神经网络技术在装备不工作状态可靠性研究中的应用

分析了典型装备的贮存寿命剖面,提出了一种用于研究装备不工作状态可靠性的人工神经网络模型。该模型既可用于装备不工作状态可靠性的定量分析,又可用于装备的质量分级,具有较高的应用价值。利用模型对××－ １ 的不工作状态可靠性的分析得出了一些可与其它方法相互佐证的有益结论。     

基于神经网络数据融合的目标识别方法研究

综合应用图像识别、神经网络和数据融合技术是多传感器ATR系统的一个重要研究方向。设计了一种基于BP网络和多传感器数据融合的图像识别系统。从信息论的观点出发 ,在理论上探讨了BP网络数据融合用于图像目标识别 /分类的机理。以此理论对实验结果的合理解释证明了该理论的正确性。理论分析和实验结果都证明了神经网络数据融合用于图像目标识别 /分类的有效性和可行性     

考虑节点失效网络可靠性计算的重要度抽样随机模拟

针对同时考虑节点和边单元失效的一般赋权网络,提出了一种考虑节点失效网络连通可靠性计算的Monte Carlo随机模拟算法.Monte Carlo随机模拟方法包含单元状态抽样、网络系统连通状态分析和连通功能函数指标统计三个阶段.在系统连通状态分析阶段,提出将一般赋权网络转换为边权网络的等效化方法,此方法无需额外增加等效节点或边;在单元状态抽样阶段,采用重要度抽样函数进行随机抽样,增加对失效概率贡献大的抽样点出现概率,利用自适应方法求解最优重要度抽样函数.算例分析中,根据模拟均值的相对误差和变异系数两个指标,说明了本文方法的正确性和有效性.     

基于MCMC稳态模拟的Weibull回归模型及其可靠性应用

讨论了贝叶斯加速失效模型族中应用最为广泛的Weibull回归模型，提出针对寿命服从weibull分布的产品，运用基于Gibbs抽样的MCMC方法动态模拟出参数后验分布的马尔可夫链，在失效率的先验分布为Gamma分布时，给出随机截尾条件下参数在Weibuil回归模型中的贝叶斯估计，提高了计算的精度。借助数据仿真说明了利用BUGS软件包进行建模分析的过程，证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。     

城市道路网络可靠性的研究

本文对路网可靠特的形成和影响因素分析进行了说明,并且将其与路网服务水平加以区分,然后从网络的生存性和有效性两个方面来对其予以刻画,提出了基于路径与交叉口可靠性的函数关系式,最后指出了在研究过程中需要注意的几个问题。     

容错神经网络研究

容错神经网络理论是分析和设计高可靠性的神经网络的理论和方法。容错神经网络的研究对于揭示人脑神经系统的容错机理和丰富容错系统理论有重大意义。本文结合所做的研究工作,系统地提出了容错神经网络的理论框架,为容错神经网络的理论和应用研究的深入奠定了基础。     

基于MCMC模拟的Gamma过程先验模型及其可靠性应用

在比例危险率回归模型中以传统的参数方法给出回归系数的参数先验;在基准危险率函数为分段指数分布的条件下,通过引入增量的Gamma过程给出基准危险率的非参数先验过程;并由此构建出一种半参数贝叶斯比例危险率回归模型。通过运用基于Gibbs抽样的MCMC方法动态模拟出相关参数后验分布的马尔可夫链,给出随机截尾条件下模型参数的贝叶斯估计;利用BUGS软件包进行建模仿真分析的结果,特别是与参数回归模型结论的比较,证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。     

神经网络热量平衡法在电网可靠性计算中的应用

提出基于神经网络的热量平衡法（ＮＮＨＢＭ），并将它运用于最小割集的搜索之中，利用它来判断一个图的连通性．为进行实际工程应用，对该算法的软件实现步骤进行了详细的说明．最后对ＩＥＥＥ－ＲＴＳ２４节点系统［７］进行了最小割集搜索的仿真研究，证明了热量平衡法在电网可靠性评估中运用的可行性．     

基于实际生产过程用SLAM网络模型仿真评估FMS的可靠性

本文首先给出典型的柔性制造系统（ＦＭＳ）结构和典型的工件加工工序，并介绍与ＦＭＳ可靠性有关的基本概念。在此基础上，作者运用ＳＬＡＭ网络模型对该系统进行仿真评估，给出系统平均无故障时间（ＭＴＢＦ）、可用度和有效生产率，并考察了该系统的各组成单元可靠性因素变化对整个系统的影响。作者认为：ＳＬＡＭ网络建模和仿真是研究ＦＭＳ可靠性的一种有效手段。     

用于神经网络仿真的模块化并行计算机研究

本文首先介绍了由四个ＴＭＳ３２０Ｃ３０专用ＤＳＰ芯片组成的、带有四端口共享存储器的神经网络仿真模块，然后探讨了它的扩展问题并给出了由此类模块扩展而成的系统结构，最后进行了性能分析。     

基于模糊神经网络的混合动力汽车控制策略仿真

为保证多能源系统转矩的合理分配,建立了模糊逻辑控制模型,并采用ANFIS优化算法,对建立的混合动力汽车模糊控制模型进行优化。通过对ANFIS神经网络模型进行训练、测试和仿真分析,结果表明:模糊控制模型的隶属函数得到了优化,将优化模型应用于整车仿真,与模糊逻辑控制策略相比,燃油经济性提高5.4%。     

基于多智能体和神经网络的网络故障诊断及二维可视化

提出一种基于多智能体和神经网络的网络故障可视化诊断系统。每个被诊断的网络具有一个网络故障征兆收集智能体，负责收集并且预处理该网络的故障征兆信息，该信息被传送到位于诊断中心的网络故障诊断智能体，用作诊断及可视化。该系统的优点是网络故障诊断智能体可以以可视化的方式诊断网络的故障，并且动态监控网络的运行状态。试验结果证明所述系统的有效性和鲁棒性。     

神经网络的智能雷战斗部总体效能评价研究

建立了反直升机智能雷战斗部系统总体效能的评价体系.对各种评价方法进行了分析,这些方法都是以判断矩阵为核心,仍然显著地受决策者的主观影响.对应用人工神经网络技术解决反直升机智能雷战斗部系统总体效能评价问题进行了探讨,给出了神经网络评价模型和算法.对层次TCPSIS法评价结果与神经网络评价结果进行比较,结果表明神经网络的评价结果受决策者的主观性影响较小.     

一种用神经网络来进行图像恢复的方法

本文首先简要地介绍了Ｙ．－Ｔ．Ｚｈｏｕ提出的图像恢复神经网络方法，并分析了这种方法存在的缺陷，在此基础上提出了一种用于图像恢复的改进神经网络方法，在计算机上利用实际拍摄的人头图像对本文提出的改进方法进行仿真实验，结果表明本文提出的这种方法是切实可行的。     

一种实时性的自联想记忆神经网络模型的构成及仿真实现

本文从认知心理学的角度，以Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型的对称性连接为基础，利用两段式网络结构将网络的学习和生成阶段结为一体，构成的联想记忆网络模型对外界的激励信号具有实时的输出响应，并通过计算机仿真试验，实现了网络的联想和记忆功能。     

神经元的集聚原理与智能子波神经网络

在对神经元机能空间分布结构和状态转换深入研究的基础上,提出了神经元的集聚原理,并通过构造一种基于广义子波基函数的神经元积聚模型,讨论了由此实现的智能子波神经网络所具有的广义结构可调和广义信息记忆等智能化特性。最后,通过两个仿真实验验证了新网络模型在有关实际问题解决上的可行性和高效性。     

一种混沌神经网络及其在优化计算中的应用

研究了一种具有混沌特性的神经网络 ,该网络具有瞬态混沌响应 ,类似于Hopfield网络的结构 ,但有比Hopfield网络更加丰富的动力学特征、更强的全局搜索能力。通过把混沌动力学与收敛动力学相结合 ,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡 ,达到控制混沌的目的 ,并且提供一个在全局最优解附近的初值 ,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题。该网络模型可以用来解决复杂的非线性优化问题。