基于网络响应面的多目标优化方法

为提高多目标优化算法的收敛性以及Pareto解的分布均匀性,构建了基于网络响应面的多目标优化方法.将前馈（BP）网络以及自适应共振（ART）网络的优点相结合,充分利用各子目标每1次独立优化时获得的最优解,并将其作非占优判断后作为初始样本自适应地构建网络响应面,从而提高了Pareto解的收敛性以及多样性指标.对网络获得的每个新类进行各子目标值计算,同时对该子目标值做相似度计算,进一步剔除相似度高的样本,从而提高了Pareto解的分布性指标.通过常用的多目标优化测试函数验证该方法,并与改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）以及随机权和算法作对比,结果表明该方法能明显改善多目标优化方法的各性能指标.     

基于熵权法的飞机燃油流量全航程组合预测

在复杂的航班运行中,影响各飞行阶段的主要因素不尽相同。以当前使用范围较广的B737NG飞机所使用的快速存取记录器(Quick Access Recorder,QAR)的大量数据进行研究,将航段划分为巡航、爬升、下降等阶段,利用熵权法确定不同预测模型的权系数,建立全航程组合预测模型。利用Pearson相关性系数分析筛选建模数据,以平稳小波Rigorous SURE的方法对数据进行预处理、滤波去噪。针对BP神经网络(误差反向传播网络)在飞行状态复杂的下降及地面阶段预测效果不理想,引入回归模型进行修正。以熵值法确定动态权系数,即结合飞行阶段进行分段预测,以飞行参数为基础建立燃油流量(FF)的全航程组合预测模型。通过仿真分析,并选取航班中普遍且具代表性的情况验证预测模型的精确度,误差范围均在±3.5%内,证明该模型合理且具有较广的适用范围。     

神经网络在填石路堤沉降计算中的应用

通过对我国近年来所取得的填石路堤的沉降观测资料进行整理分析,提出了填石路堤沉降计算的新方法,即BP神经网络模型计算方法。采用BP神经网络较强的非线性映射能力和学习能力,提出了基于BP神经网络的填石路堤沉降预测的新方法。     

钢骨高强砼框架节点抗裂承载力计算的BP方法

根据钢骨高强混凝土柱/钢筋高强混凝土梁框架边节点抗震性能试验的结果,确定了在开裂时核心区的抗剪承载力.基于MATLAB建立了钢骨高强混凝土柱/钢筋高强混凝土梁框架边节点的神经网络模型,并根据试验结果对网络进行训练,使其具有分析和判断的功能,从而形成1种快速的设计方法.     

基于SOA-BP神经网络的SLS成型件精度预测模型

针对选择性激光烧结(selective laser sintering,SLS)成型件精度难以控制以及工艺参数优化实验成本高等问题,提出了一种利用人群搜索算法(seeker optimization algorithm,SOA)优化BP(back propagation)神经网络对SLS成型件精度预测的方法。首先选择激光功率、预热温度、扫描速度、扫描间距以及分层厚度五个工艺参数设计正交试验获取样本数据。然后根据SOA算法特有的利己、利他、预动和不确定推理四大行为确定搜索策略,获取BP神经网络最优权值和阈值。最后采用MATLAB建立优化后的BP神经网络预测模型对样本数据进行预测分析,并与传统BP神经网络和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化的BP神经网络预测结果进行对比。结果表明:基于SOA-BP神经网络的预测模型具有较高的预测精度,最大绝对误差仅为0.028,对SLS成型件精度的提高和工艺参数的选取具有指导作用。     

基于误差分级迭代法的基坑变形预测

BP(back propagation)神经网络算法在变形预测方面存在收敛速度慢、学习效率低、容易陷入局部最小值等问题,直接影响预测结果的精准性,利用误差分级迭代法优化的神经网络能够更好地降低误差,提升预测性能.通过对比分析误差分级迭代法与BP神经网络的优势,建立误差分级迭代法模型并编制误差分级迭代法变形预测程序.采用基坑工程实测数据,经过误差分级迭代法优化后神经网络的最大误差为0.96％,与径向基神经网络预测精度相比提高3.5％,利用误差分级迭代法预测基坑变形结果其精准性较高,具有一定的实用价值.     

用极化信息实现雷达目标的分类与识别

利用极化信息，提取表征雷达目标的五个特征参数，并给出了这五个特征参数的显式表达式。运用BP神经网络技术，对选定雷达目标进行学习并分类计算。计算机模拟结果表明，这种利用极化信息和BP神经网络技术对雷达目标进行分类和识别的方法是可行的。     

基于BP 网络的一种机型识别方法

目标识别是防空信息处理中的一个重要环节，而对空中目标类型的识别仍没有成熟的理论，在BP算法的基础上，提出了一种基于神经网络的目标识别方法，并就具体的主空袭飞机类型给出了识别模型，最后用MATLAB提供的神经网络工具箱进行仿真，仿真结果表明，此方法合理可行，这对提高防空信息处理的准确性具有重要意义。     

基于神经网络和微分对策理论的制导律

根据微分对策制导律目前面临的困境,本文尝试将神经网络引入微分对策制导律。采用ＢＰ模型,将微分对策的定量和定性分析结合起来。以导弹与飞机格斗为例,探讨其实现的可能性和优点,为将来发展基于微分对策理论的智能制导律提供了一定的思路。     

一种基于二阶导数的 BP 算法

根据神经网络模型的结构特点,将能量函数的二阶导数与最速下降方向相结合,构造出一种新型的ＢＰ算法,该算法比梯度法收敛快,较牛顿法计算量小．它适合于计算结构复杂的ＢＰ神经网络模型,理论分析表明该算法行之有效,计算机仿真达到了理想的效果．