激光制导炸弹的神经网络鲁棒控制

针对激光制导炸弹滚转控制通道的时变特性,基于神经网络具有定性和定量多模态控制能力能够实现多个常规控制器的功能,融合炸弹投放过程中的多种工作状态参数信息,设计了非线性神经网络控制器,给出神经网络控制器与常规控制器的功能等价性分析。该控制器具有鲁棒性,能适应时变系统参数大范围的变化,而且方法简单,实现容易。利用该方法对某型激光制导航空炸弹进行仿真,并与炸弹的变结构控制器相比,从根本上解决了变结构控制器的抖振问题,结果表明,该神经网络控制器具有良好的控制性能。     

神经网络的一般模型及在信息处理中的应用

介绍了神经网络的一般模型,并结合工作实际,将神经网络方法灵活地应用于所从事的工作中,大大提高了算法的有效性和可靠性。     

应用神经网络技术模拟扩展可靠性数据的研究

为使可靠性评估结果有较高的准确性和可信性,要求样本量足够大,而在实际上获得这些数据是很困难的,因此能否通过模拟仿真的方式在原有数据的基础上进一步产生与原样本具有同样统计规律的数据以扩大样本量值得尝试探索,基于这样的考虑,运用人工神经网络方法对可靠性数据进行了模拟仿真分析并结合不同样本数据与传统方法进行了对比,得出了有益结论。     

进化神经网络的研究进展

进化神经网络由于充分利用了进化算法与神经网络的优点而越来越受到人们的关注,从而形成了一门新兴的计算智能学科.讨论了进化神经网络的起源,从辅助式进化神经网络和结合式进化神经网络评述了进化神经网络的研究现状,阐述了进化神经网络的并行实现.最后指明了进化神经网络的发展与未来.     

量子计算及其在信号与信息处理中的应用

介绍了量子计算的发展历史、现状和前景。讨论了量子计算的基本原理。列举了两种典型的量子算法 ,并结合信号与信息处理领域中所遇到的问题 ,指出了量子计算在该领域中的应用前景。最后介绍了目前国内外在量子计算方面的进展情况     

智能信息处理技术在卫星测控领域的应用研究

介绍了计算机网络技术和智能技术的发展,特别是以Internet/Intranet技术为代表的信息革命和以人工神经网络、人工智能技术为代表的信息处理自动化的发展,已经使得与信息技术相关领域的各个层次和各个方面发生着前所未有的变化.以数据采集、数据传输和数据处理为任务的卫星测控领域必然受到严重的挑战.以卫星测控领域为背景,以Internet/Intranet技术为基础,结合人工神经网络技术、人工智能技术和决策分析技术等现代科学手段,建立一种智能信息处理的理论框架.     

神经网络在金融业务中的应用及实现

本文从信息论的观点出发，讨论了神经网络技术在金融业务中应用的可能性和实现途径。探讨了金融和经济中存在的信息处理的难点，并给出了应用神经网络技术解决问题的方法。进一步地，阐述了神经网络与模糊系统理论和专家系统相结合，是今后金融领域智能信息处理发展的新方向。     

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。     

光栅实验台的模糊神经网络补偿器设计

在惯导测试设备设计过程中经常会碰到摩擦干扰问题。为消除光栅试验台稳速系统中影响低速平稳性的摩擦干扰 ,提出了一种采用模糊神经网络补偿器的控制系统设计方案。这种方案是先采用传统方法基于对象简化线性模型设计PI控制器 ,然后利用模糊逻辑对摩擦干扰进行补偿。从而较好地解决了摩擦干扰造成的低速性能差的问题。     

基于一类模运算的模糊神经网络的模糊联想记忆

本文通过Ｔ－模建立的一类模糊神经网络推广了ｍａｘ－ｍｉｎ神经网络。对于给定的模糊模式对（Ｘ１，Ｙ１），…，（Ｘｐ，Ｙｐ），我们得到了这类网络能够存储这族模糊模式对的充分条件和必要条件。并将所讨论的方法应用于一类带阈值的ｍａｘ－ｍｉｎ神经网络，证明了这类网络能够存储给定的一族模糊模式对的等价条件。最后用实例验证了我们的结论。     

基于神经网络的舰船全磁场部位识别

利用人工神经网络将舰船磁场的三个分量进行序贯融合处理 ,从而进行对舰船关键部位的精确识别 ,给出了处理方法及检验结果 ,并分析了提高网络推广性能的措施。     

基于WSR方法论的信息系统项目评价研究

以物理 -事理 -人理 (WSR)系统方法论为指导 ,分析了信息系统项目评价的重要性和特殊性。探讨了物理、事理、人理之间的关系 ,WSR的特性以及应用途径。提出了评价信息系统项目新的指标体系模型和算法———DHGF集成法。     

双机格斗仿真系统中的实时决策方法

在双机格斗仿真系统中，数字仿真收音机的智能决策采用模糊逻辑与神经网络相结合的方法。为了把神经网络的规模限制在易于工程实现的程度，把战术规则适当分类，每一类战术存储在一个神经网络中，用模糊逻辑进行战术分类识别，确定在哪一类战术中搜索，然后用存储该类战术的神经网络进行了战术决策。     

基于神经网络的交通信息融合预测方法

为了更加准确地预测动态变化的交通信息，通过分析城市道路交通流量变化的特点，提出一种基于神经网络的融合预测方法。这种方法根据预测数据各属性的特点，将数据构造为多个相关的时间序列。在此基础上，对各序列采取不同的处理方法，然后利用神经网络进行融合，得到最终的预测结果。这种方法可用于数据动态预测的各种领域。实验结果表明，采用这种方法可以有效地改善数据预测的误差。