船舶主动力装置故障诊断系统设计与实现

船舶主动力装置的故障诊断对船舶的安全运行具有重大意义.目前的研究集中于使用人工智能、模式识别等进行故障诊断算法的设计和仿真,而缺乏把故障诊断作为与船舶其他系统有机结合的一个系统来研究.为此,设计了基于船舶网络平台的诊断系统,把来源于平台的基础数据进行格式转换,采用神经网络诊断,并以直观的形式实时显示训练过程,包括网络输出的动态曲线和权值阈值的网格表示,并以文字的形式给出明确的诊断结果.利用此系统,可以充分发挥网络平台的优势,对装置故障进行有效诊断和预测,为船舶管理提供辅助决策.     

基于BP神经网络的主成分分析法在效能评估中的应用

针对侦察效能评估中,指标因素的多样性和因素间的复杂关系,依据主成分分析的评估思路,运用BP神经网络对侦察效能进行评估.结合BP神经网络的逼近非线性函数的映射能力和并行处理的特点,解决数据样本的分类问题.通过对侦察效能的评估,验证了BP神经网络对效能评估的可行性,其方法和成果可供其它武器装备效能评估借鉴和参考.     

神经网络在可回转桨实验数据处理中的应用

本文首次提出了用函数型连接网络处理实验数据的方法，并用于处理可回转桨的水动力实验数据，进而分析了可回转桨的水动力性能及船体对可回转桨性能的影响。     

人工神经网络在预测混凝土强度的应用

通过改进的BP和RBF两种神经网络对混凝土的强度进行预测.研究表明,改进的BP和RBF的神经网络模型能够充分考虑影响混凝土强度的各种因素,对混凝土强度进行预测,且精度较高,训练次数少,节省机时,在混凝土强度预测中具有广泛的应用前景.     

BP神经网络和专家系统相结合的电子设备故障诊断系统

通过介绍如何将BP神经网络和专家系统结合在一起,构成实时的故障诊断系统,避免传统的专家系统存在的一些问题,更好更快地进行故障诊最后以某型雷达为例,实际地验证了系统的效能.     

公路隧道交通量的预测及分析

公路隧道交通量的预测对隧道通风系统的节能以及降低隧道运营成本有很重要的意义。分别利用多元统计分析法和BP神经网络两种方法对公路隧道交通量进行了预测,并对两类预测数据进行分析比较,得出了多元统计分析法适用于车流量少而且稳定的公路隧道的预测,而BP神经网络法则适用于车流量大而且不稳定的公路隧道的预测的结论。     

带阈值的广义双向细胞联想神经网络GCBAM及其稳定性质研究

在提出双向细胞联想神经网络CBAM的基础上，通过引入阈值概念，进而提出广义双向细胞联想神经网络GCBAM，研究了其平衡态，存在性质及其Lyapunov意义下的网络稳定性质。     

基于小波神经网络的出租车保有量预测模型

为了提高出租车保有量的预测精度,利用小波神经网络逼近出租车保有量与其影响因素之间的非线性特性,并建立影响因素的预测模型,然后,将影响因素的预测值输入出租车保有量预测模型便实现了出租车保有量的预测.利用某市2000-2009年的出租车保有量及影响因素数据进行仿真预测,结果表明,相对于传统的BP神经网络,基于小波神经网络的出租车保有量预测模型具有更高的预测精度,该市2010-2012年的出租车保有量应分别达到9020、9 350、9 560 veh,才能保证平均候车时间在4 min左右.     

诊断推理中人工神经网络与基于案例推理的结合

对基于人工神经网的诊断方法与基于案例推理的方法（Ｃａｓｅ－Ｂａｓｅｄ Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ，ＣＢＲ）的结合进行了研究，提出了两种结合方案，针对ＣＢＲ系统建立案例库索引这一难点，方案一利用人工神经网诊断分类器的诊断结果对案例库进行索引；方案二用人工神经网为待诊断对象对立模型，对正常的状态作出预测，通过预测值与实际测量值的差异对案例库进行索引，在作了最后诊断之前两种方案都利用ＣＢＲ的推理结果对神经网的诊     

RBF神经网络模型在遥感目标检测中的应用

光学遥感成像是一种常见的船舶目标图像获取方法,对其图像中的船舶目标检测正逐渐成为研究热点。本文利用RBF神经网络模型对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种常见船舶光学遥感图像进行检测,首先结合kmeans和区域增长法对遥感图像进行分割,接着对船舶区域提取灰度一致性矢量和距离直方图2个特征。最后用聚类方法对RBF网络训练,并用其对船舶目标进行训练和检测。检测结果表明,本文的RBF神经网络模型对船舶目标的检测准确率为86%左右,有效实现了常见船舶目标的检测。