基于优化BP算法的精馏塔预测模型

针对建立精馏塔严格动态机理模型的复杂性以及机理模型应用的诸多不便，提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的优化ＢＰ算法，并利用该优化ＢＰ算法建立了精馏塔的预测模型。仿真结果表明，该算法不仅收敛速度快，学习精度高，而且有效避免了常规ＢＰ算法的局部极小值问题。     

BP神经网络算法的改进

本文分析了ＢＰ算法所面临的问题，给出了一种改进算法，说明了它们的原理和应用环境，将它们与传统的ＢＰ算法作了比较，并通过一实例验证：应用改进算法可以大幅度地提高ＢＰ神经网络的学习速度，这对ＢＰ神经网络的应用有较大实际意义。     

多层前馈二阶神经网络模型

本文首先建立多层前馈二阶神经网络模型，继而给出该模型的二阶Ｂ－Ｐ学习算法，在此基础上构造了二阶快速Ｂ－Ｐ（即ＦＢ－Ｐ）和改进的二阶ＦＢ－Ｐ（即ＭＦＢ－Ｐ）学习算法，在计算机上以两类飞机图像目标识别为例，对本文提出的多层前馈二阶神经网络模型及其三种二阶学习算法的性能进行仿真实验，并与传统的多层前馈一阶神经网络及其相应学习算法的性能作比较，从而获得若干有意义的结果。     

前馈神经网络的一种连续型学习算法

本文给出前馈神经网络的一种连续型学习算法，对传统的ＢＰ算法作了改进。分析了该算法的收敛性。通过实例与传统ＢＰ算法进行比较，该算法可以明显提高网络的收敛速度，说明它是一种实用的学习算法。     

最短路径算法的比较

本文介绍了三种最短路径算法及其算法步骤，这三种算法分别被称为Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法、ＰＳＰ算法和ＤＢＦＳ１算法。文中对这三种算法的比较，着重阐述了作为一种在计算机上非常优越的算法ＤＢＦＳ１算法的优越性及其原因。最后，给出了ＤＢＦＳＬ１算法的流程图。     

非线性伺服机构的神经网络建模

本文研究了利用径向基神经网络辨识某伺服机构的问题，本文采用了具有自适应步长的Ｋ－均值聚类算法对网络中心进行调整，学习算法中的局部卡尔曼滤波器考虑了径向基网络的空间和参数局部特性，有效地提高了算法的收敛性与学习速度；仿真结果表明了ＲＢＰ网络对伺服机构建模的有效性。     

一种新的学习算法及在导弹故障诊断中的应用研究

本文提出了一种多怪前向神经网络快速误差后向传播学习算法ＦＢＰ，通过某运载火箭姿态控制系统故障诊断的仿真研究，验证了ＢＰ和ＦＢＰ用于导弹姿态控制系统故障诊断的有效怀，ＦＢＰ学习算法较之ＢＰ算法学习速度的快速性。     

基于模糊推理的自适应BP算法

ＢＰ网络是迄今为止应用最广泛的一种神经网络，但这种算法也存在着收敛速度慢、容易陷入局部极小点等问题．本文在标准ＢＰ算法的基础上提出一种改进ＢＰ算法，称之为自适应ＢＰ算法．这种自适应ＢＰ算法采用模糊规则动态调整学习参数，并且能在学习过程中和学习完成后通过隐节点调整算法优化网络结构，有比标准ＢＰ算法更好的收敛性和更好的泛化能力     

基于神经网络的恒虚警处理

本文首先回顾了神经网络的Ｂ—Ｐ算法。根据Ｂ—Ｐ网络的非线性映射特性和恒虚警（ＣＦＡＲ）处理的实质，分析了基于Ｂ—Ｐ网络的恒虚警处理的原理和方法。     

神经网络在农业技术经济方案评价中的应用

利用人工神经网络建立农业技术经济方案评价模型，提出了基于本模型的数据处理方法及ＢＰ算法并给出了验证实例。     

航空发动机机载模型迭代计算优化方法研究

航空发动机是一个复杂、时变的多变量热力物理系统,其部件级模型的收敛精度与收敛速度对基于模型的发动机健康管理和容错控制等领域研究具有重要意义。现有的发动机部件级模型一般基于传统拟牛顿法进行各平衡方程的联立求解,较于传统牛顿-拉夫逊法(N-R法)收敛速度得到优化,但难以满足全包线范围内动态模型机载化应用的精度兼实时性要求。提出了一种自适应变步长因子拟牛顿法,可在保证模型计算精度的同时,最大程度地减少模型迭代次数,从而大幅提升模型计算速度,为模型的机载化应用创造条件。基于现役发动机计算平台MPC5554微控制器的仿真实验结果表明：相比于传统算法,所提算法具有更好的收敛性与实时性。     

具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法

为了进一步改善算法搜索过程中存在的求解精度偏低、收敛速度缓慢等现象,提出具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法。该算法通过引入步长调整因子动态约束每一代种群的莱维移动步长,使算法的莱维飞行机制具有自适应性。在发现概率上,使用具有均匀分布和F分布特性的随机惯性权重,改变发现概率的固定取值,加强种群的多样性,保持算法全局搜索、局部探索之间的平衡状态。通过实验证明,所提算法具有良好的可行性,其寻优结果、收敛速度均有提高。     

基于粒子群优化的稀疏分解变尺度快速算法

针对一类可分稀疏性度量函数,结合最优化理论,研究了稀疏信号重构的快速算法。稀疏分解可以看成是一个带等式约束的优化问题,首先利用惩罚函数法将其转化为无约束优化问题|然后在粒子群优化估计搜索步长的基础上,利用变尺度法寻找无约束优化问题的最优解|最后依次增大惩罚因子,直至稀疏表示系数满足分解精度的要求。该算法避免了矩阵求逆运算,且无需先验地选取惩罚因子。仿真实验验证了算法的有效性和快速性。     

农业生态系统生产力在生态系统健康中的指示性作用

生态系统生产力的变化是区域生态系统变化的主要表现形式,其波动性反映生态系统的稳定水平。以耕地单产代表农业生态系统生产力,从而将耕地单产的波动作为生态系统稳定性的指标,以吉林省西部乾安县为例,进行了区域生态系统的稳定性变化分析,并从土地利用结构角度出发进行了退化原因的阐释。研究表明:政策因素、综合投入和气候因素不是决定耕地单产波动的主要因素,生态系统的稳定性及健康与耕地单产的波动性变化密切相关,是区域农业生态系统生产力(耕地单产)波动的根本干扰源。1949-2000年间,以1982年为转折点,乾安县的生态系统变化经历了两个阶段:基本健康稳定阶段和生态系统退化、稳定性被破坏的阶段。表现在土地利用类型上为森林景观的大面积减少、湖沼的消退和盐碱地的大面积扩散。图5,表1,参6。     

改进的压缩感知量测矩阵优化方法

压缩感知理论中信号的重建要求量测矩阵与稀疏变换基之间的互相关性要尽可能小。以降低二者互相关性为目的,研究了一种改进的基于变步长梯度下降的量测矩阵优化方法。该方法利用梯度下降法更新步长,并基于模拟退火中的降温思想引入学习速率因子来进一步调节步长的变化,提高算法的收敛速度,改善算法的性能。仿真结果表明,使用变步长梯度下降法优化后的量测矩阵与稀疏变换基的互相关系数在零附近的分布更加集中,量测矩阵的优化速度快并且重构图像的峰值信噪比提高。因此,所提方法优化所得的量测矩阵无论是降低互相关性还是提高图像重建质量都具有良好的性能。     

大斜视SAR的改进NCS算法

合成孔径雷达(sythetic aperture radar, SAR)回波信号在大斜视时存在着严重的耦合,采用常规的非线性调频变标(nonlinear chirp scaling, NCS)算法成像,结果会出现散焦。为了消除大斜视时回波的耦合,提出一种改进NCS算法。首先,在二维频域中补偿参考距离处二阶以上的相位耦合项。其次,在第一次变标过程中采用四次多项式模型,同时引入常量因子消除常规NCS中多普勒参考频率须在频带范围外的限制。最后,通过第二次变标消除常量因子的影响。同时,分析了测绘带宽度对调频率误差的影响,从而确定理想测绘带宽度。仿真结果表明,改进后的算法完成大斜视时的场景聚焦,满足大斜视下的成像要求。     

基于MLP 神经网络的区域物流需求预测方法及其应用

区域物流需求预测是区域物流系统规划、物流资源合理配置过程中的重要环节,而区域经济是产生区域物流需求的内在决定性因素,因此寻求利用区域经济指标来预测区域物流需求具有较强的可行性,同时能够促使区域物流产业与区域经济之间的协调发展.为此提出了基于MLP神经网络的区域物流需求预测模型,不仅揭示了区域经济与区域物流需求之间的非线性映射关系,同时也为区域物流需求预测提供了一种新的思路和方法.     

系统运行全部反馈环关键因果链分析法——以转型期火力发电系统实践为例

本文新建了系统运行全部反馈环关键因果链分析法， 此方法紧密联系系统实际， 首先用逐层法建立前期流率基本入树模型， 建立系统的（反馈网络）流图模型； 接着， 用枝向量行列式反馈环计算方法计算出系统的全部反馈环； 然后， 又紧密联系系统发展中的实际问题， 对全部反馈环逐条进行反馈环的因果链分析， 揭 示产生问题的不协调的全部制约因果链， 以及促进核心因果链， 建立关键因果链集合， 生成管理对策， 并促进对策实施. 实践证明， 系统运行全部反馈环分析法 是一个有效的系统分析新方法.     

一种改进的自适应平方根传递对准滤波算法

提出了一种解决时变噪声条件下传递对准的改进自适应平方根滤波算法。该算法将状态方差调节因子阵、自适应调节的系统噪声和量测噪声方差以及噪声有限记忆尺度融入平方根滤波结构中,采用序列算法滤波解算。算法通过一步控制和多步自适应调节过程,以较少的计算量从数值计算、噪声抑制及自适应调节方面提高滤波性能。仿真结果表明,该算法滤波稳定性强,能够根据实际噪声快速调整,且滤波精度高,为机载导弹提供了一种有效的快速精确传递对准方法。     

基于分支剔除的低轨星座实时传感器调度算法

针对低轨星座目标连续跟踪的传感器资源调度问题,通过对调度约束因素的分析,提取跟踪精度、资源松弛度和资源分配均衡因子三个优化参数,建立了传感器实时调度模型;并建立长时调度决策树,将标准代价搜索方法和分支剔除技术相结合,提出了一种基于分支剔除的实时传感器调度算法。仿真实验表明,标准代价搜索和分支剔除技术的引入明显降低了调度算法的运算量,尤其对于多目标和大步长的情况,且调度传感器跟踪目标的误差略小于短时调度方法。