基于智能模型的入侵检测技术与方法研究

入侵检测技术是计算机安全领域的一项重要技术,是计算机信息系统的安全保障.以神经网络的入侵检测方法和数据挖掘的入侵检测方法为例,对基于智能模型的入侵检测技术与方法进行了探讨和研究,阐述了两种方法的实现原理,并对其技术与方法特点进行了详细的分析.     

基于GA-BP神经网络的螺旋桨水动力性能预报方法

为了快速预报螺旋桨水动力性能，提出一种遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）的螺旋桨水动力性能快速预测方法。采用计算流体力学（CFD）方法，使用FLUENT软件对P4119螺旋桨水动力性能进行仿真计算，结果表明CFD方法可替代敞水试验获取螺旋桨水动力性能。采用CFD方法计算100组不同系列螺旋桨的水动力性能，建立GA-BP神经网络螺旋桨水动力性能预测模型，以计算所得的100组数据为模型的学习样本，选择其中的80%为训练集，10%为验证集，10%为测试集，对比分析传统BP神经网络和GA-BP神经网络模型的预测效果。结果表明，GA-BP神经网络预测结果预测精度更高，能够满足快速预测螺旋桨水动力性能的要求。     

Matlab神经网络工具箱在过程辩识中的应用

介绍了运用神经网络辩识动态过程的一般原理，同时阐述用Matlab神经网络工具箱辩识动态过程的方法、步骤．为用神经网络辩识动态过程提供了一种解决方案．     

神经网络在舰船噪声识别中的应用

本文基于多层前馈型网络模型发展了一种利用声纳信号进行目标识别的技术，并在对传统BP算法局限性详细分析的基础上，对其稍作改进，提出了BP－选择学习算法。实验表明，此算法对噪声信号的识别效果好于BP算法。     

基于神经网络的客货船造价估算

本文运用神经网络理论，建立一个沿海客货船造价的估算模型，经计算证明该模型能校好地估算出我国沿海客货船的造价，运用本文论述的方法可以不依赖于长期使用的回归公式，增加可靠度，本文方法适用于其他类型船舶造价的估算。     

神经网络理论在汽车上的应用

神经网络理论的ＢＰ网络模型在汽车驾驶员建模，轮胎力学建模，悬架控制等方面的应用；应用神经网络理论解决汽车中的非线性问题。     

人工神经网络控制器水下无人运载器导航中的应用

本文以水下无人运载器（ＡＵＶ）绕平面圆周航行速度、位置控制为例，推广到任何轨迹的控制问题。利用神经网络学习ＡＵＶ运动的内在规律，预测未来一步的运行情况，并用改良的ＰＩＤ方式前馈与后馈相结合的控制其执行机构。系统学习、预测及ＰＩＤ各增益量利用ＧＥＳＡ全局优化方法求得。本方法具有自适应性、强非线性及前馈控制等特点，优于其它一般的控制器。     

神经网络及其在汽车上的应用

所谓神经网络，也称为人工神经网络(ANN，Artificial Neural Networks)，是指利用工程技术手段模拟人脑神经的结构和功能的技术，用电子计算机模拟人脑神经元对信息的加工，存储和搜索等活动过程的技术。它是一个由很多简单的并行工作的处理单元组成的系统，它的功能取决于网络的结构．连结强度以及各单元的处理方式。     

应用神经网络实现中间产品加工工时定额的快速计算

准确地计算中间产品加工工时定额是制定合理生产计划的基础。以前的工时定额数据主要来源于已建造的同类型船舶的数据积累，这种工时估算过多地依赖于人的经验，而且也没有针对中间产品族的加工单独给出工时定额。为适应中间产品的专业化生产，需要提供不同中间产品族生产的工时定额，作为制定中间产品族生产单元作业计划的依据。本文通过对部件特征的描述，划分出了部件加工族，并以一部件族为例，通过分析该部件族的典型部件生产过程，得到了部件生产工时定额的影响因素，并且应用BP神经网络建立工时定额和影响因素之间的映射关系，从而可以通过神经网络方便、准确地计算出该部件族中每个部件生产的工时定额。