人工神经网络控制的Sigmoidal函数研究

本文针对前馈神经网络误差反向传播算法（ＢＰ）算法应用于控制系统收敛速度慢，神经元非线性处理函数选择难等问题，提出了自动寻找最优Ｓｉｇｍｏｉｄａｌ函数方法。与ＢＰ算法相比较，该方法不仅收敛速度快，而且学习次数和隐节点数减少。仿真计算结果表明，该方法应用于控制系统鲁棒性能好，提高了网络学习能力，改善了学习性能，在神经网络控制中有一定推广价值。     

神经网络结构的递归T—S模型模型

提出一种新的递归T－S模型（Takagi-Sugeno模型）的模糊神经网络结构（TSFRNN），利用动态BP（DBP）算法来学习训练神经网络的参数，通过与通常的多层前馈神经网络结构的T－S模糊神经网络（TSFNN）的对比仿真实验，说明在非线性系统建模方面TSFRNN比TSFNN更加优越。     

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。     

一种新型δ函数神经元构成的神经网络及学习算法

本文提出一种新型δ函数神经元构成的三层前馈神经网络，其隐层中神经元采用δ变换函数而不是ｓｉｇｍｏｉｄ函数。学习算法不再采用误差反向传播（ＢＰ）算法，而是通过选定隐层与输入层之间的自由权来确定隐层与输出层间的待求权的直接算法完成学习。这种学习算法运算速度快，不存在局部极小和收敛速度慢的问题，只要隐层δ函数神经元个数等于样本对数量就一定能完成学习，这是传统ＢＰ算法不能比拟的。计算机仿真实例表明该算法是十分有效的。     

多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究

本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。     

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。     

多层前向神经网络的RLS修正训练算法

文献［４］提出一种训练多层前向神经网络的快速学习算法—ＲＬＳ算法，与标准ＢＰ算法相比有较高的学习效率，但该方法的主要缺陷是存在数值稳定问题和鲁棒性不强的问题。提出了一种修正的基于递推最小二乘算法（ＲＬＳ）的多层前向神经网络的快速学习算法，证明了算法的数值稳定性，对两个系统进行了辨识，并与ＲＬＳ训练算法和标准ＢＰ算法进行了比较，仿真结果显示了所提方法的鲁棒性和有效性。     

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。     

用面向对象程序设计神经网络的算法类库

依据面向对象的程序（ＯＯＰ）设计的优越性,用Ｃ＋＋语言,针对神经网络ＢＰ算法和ＧＡ算法,编写了神经网络及其算法类库：目的是为神经网络学习算法的发展和深入及其应用于工程提供方便和有利工具．且给出利用该类库实现的非线性系统辨识结果     

加入预测信息的反馈误差学习模型及其仿真研究

针对非线性平衡控制问题，提出了一种加入预测信息的反馈误差学习（P-FEL）模型，该模型使用系统状态预测信息和反馈控制器的输出信号共同构成前馈神经网络控制器的教师信号，使用在线BP算法保证运动控制和运动学习同步进行。将P-FEL模型应用于倒立摆平衡控制的仿真实验结果表明，P-FEL模型可以有效地减少前馈神经网络控制器对反馈控制器参数的依赖性，同时还具有良好的平衡控制性能和鲁棒性。     

用多层前馈神经元网络实现运动点目标图像识别

本文主要讨论了远距离目标(即点目标)的识别问题,提出了一种用二阶神经元网络来识别含噪运动点目标图像的方法,给出了点目标运动轨迹参数与速度参数提取方法和二阶神经网络的改时B—P学习算法。在PC—286微机上对本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明这种识别方法具有很好的识别效果。     

人工神经网络的一种改进的B-P学习算法及其应用

本文首先简要地介绍了人工神经网络(以下简称神经网络)的B—P学习算法,继而分析了B—P算法收敛速度慢的内在原因,讨论一些加速B—P算法收敛的措施,提出了一种改进的B—P学习算法(MB—P)。将这种算法应用于两类含噪飞机图象目标识别系统,并进行了仿真实验。实验结果表明,MB—P学习算法的收敛速度比B—P算法的收敛速度快许多,而且分别用这两种学习算法训练的神经网络对目标具有大致相同的识别率。     

A CLASS OF REVISED BROYDEN ALGORITHMS

In this paper, we discuss the convergence of the Broyden algorithms with revised search direction. Under some inexact llne searches, we prove that the algorithms are globally convergent for continuously differentiable functions and the rate of convergence of the algorithms is one-step superlinear and n-step second-order for uniformly convex objective functions.     

实时仿真算法的研究进展

从六个方面综述动力学系统实时仿真算法的一些最近的研究进展。讨论包括：快速实时仿真算法研究，实时组合算法与网络计算机上的实时并行算法；微分代数系统的实时算法与实时并行算法；实时间断处理；仿真模型信息传输误差估计；动力学系统仿真假解研究等一些新的思想和方法。     

非高斯alpha稳定分布环境中自适应滤波及研究进展

讨论了非高斯alpha稳定分布噪声环境中的自适应滤波及其近十几年来的研究进展。以alpha稳定分布的线性理论和参数的最大似然估计理论为基础,发展形成了线性滤波和非线性滤波两大类算法。相对于高斯环境下的滤波,新滤波算法在脉冲噪声中的韧性得到显著提高。最后分别给出了两类算法在谐波恢复中的应用实例。     

一种基于二阶统计的盲源分离方法及性能分析

提出了一个基于信息论原理的目标函数 ,该目标函数可以作为衡量输出分量独立性的标测度。最小化该目标函数并利用信号的非平稳特性和两种网络结构形式的等价性 ,得到一种可以进行非平稳信号的盲分离的训练算法 ;计算机仿真结果表明了该算法的有效性。最后对目标函数的性能进行了分析。     

基于二阶循环统计量的BPSK参数估计

针对复值二进制相移键控(binary phase shift keying, BPSK)信号,推导了其无共轭项和带共轭项的二阶循环累积量表达式,分别研究了时延对其循环频率特性的影响,得出了独立的载频和码片时宽估计算法,即可以利用无共轭项二阶循环累积量时延零切片估计载频,可以利用带共轭项二阶循环累积量时延非零切片估计码片时宽,并推导了最优时延的选取,进而提出了一种更优良的码片时宽估计算法。仿真实验表明,提出的载频估计算法与循环谱算法比较,虽有2 dB的损耗,但是计算复杂度减小|码片时宽估计算法性能比利用循环谱的估计算法提高5 dB以上。     

舰载超视距雷达背景杂波统计特性分析

海杂波的统计特性对于岸基与舰载表面波雷达目标检测算法的设计非常重要。岸基雷达测试下海杂波的统计特性已有论述 ,主要阐述舰载雷达情形下背景海杂波的理论与数学统计模型 ,并提出了海杂波序列的参数自回归模型 ,对海杂波的重要统计参数如相关性进行了统计分析 ,最后得出了舰载雷达情形下一阶与二阶海回波皆为正态分布的结论 ,为在舰载雷达情形下进行信号检测奠定了理论基础。