贝叶斯超参数优化的浅层神经网络轴承故障诊断方法

实现轴承故障的精确诊断，采用特征排列的方法分析轴承振动的数值特征，通过贝叶斯超参数优化方法调整神经元数量来拟合轴承振动特征，并用Dropout解决过拟合问题，提出一种基于贝叶斯超参数优化方法的浅层神经网络轴承故障诊断方法。实验表明，在各种阈值下，采用该方法的轴承故障诊断综合评价指标AUC达到998%，性能指标高于传统故障诊断方法。     

采用DDPG算法的弹道导弹突防诱饵分布空域

求解弹道导弹突防诱饵最佳分布空域，对导弹突防过程进行建模，建立导弹与诱饵运动模型、拦截器导引头识别模型以及突防效果评价模型。利用深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient， DDPG）算法，仿真分析多种诱饵数量情况下的不同空域分布对突防效果的影响。结果表明，弹道导弹存在突防效果有效的空域分布，诱饵数量越多，突防效果越好。但是，随着诱饵数量的增加，突防效果的增强也会减弱，诱饵分布在导弹周围x≤10 km、y≤10 km、z≤10 km的空域范围内，导弹具有有效的突防效果，验证了模型的可行性。