一种神经网络实现GPS导航定位算法

目的 研究ＧＰＳ接收机状态解算的估计方法。方法 利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对ＧＰＳ接收机数据进行处理,结果 以统计自述平均误差和均方根误差作为衡量性能的指标,神经网络方法与迭代量小均方误差算法相比较定位误差减小,结论利用神经网络实现ＧＰＳ接收机状态解算是可行的,且与迭代最小均方误差算法比较,可提高定位精度。     

爆破地震峰值的神经网络预报模型

对爆破地震值进行预报,方法,采用神经网络模型,对秦山核电站某爆破工程监测得到的２０组震动峰值数据进行学习,然后对另１０组数据进行预报。结果,实测值与预报所在分类区域完全一致。     

单向耦合映象格子的时空混沌同步

用主动－被动分拆方法实现了单向耦合映象格子系统的时空混沌同步,从理论上给出步范围,并从数值实验上得到验证。该法具有高度保密性,且信号可以完全恢复,特别适用于混沌保密通讯 。     

基于实例的工艺知识获取模型

介绍了耦合神经网络的工艺设计实例推理系统的实现方法论,提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推理索引模型．与现存大多数实例推理系统不同,该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引．实例层次分类的三层结构和基于特征的聚类模板概念,为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件．提出了基于实例的工艺知识获取模型,采用新实例的入库操作实现工艺知识的隐式获取,从而使知识获取得以简化．神经网络的自适应、自学习能力将减少系统的日常维护工作．基于实例的系统可望解决知识获取的难题．     

三自由度耦合非线性振动的同步混沌

讨论了一个三自由度耦合非线性振动的混沌响应。利用非线性振动的模态分析方法,将这一高维非线性性系统降维到一维子流形上来研究,对降维解耦后的模态振动方程采用平面Ｍｅｌｎｉｋｏｖ方法,得到了系统发生同步混沌的临界条件,并进行了数值计算,从中得到了一些有益的结论。     

基于神经网络的无监督自学习控制系统

所论系统的控制由两个神经网络完成,即对象放识器和系统控制器。并且提出了一种 新的学习算法,它能利用存贮于辨识网络的信息改进控制策略。该控制系统可以对非线性系统,不确定系统等进行无监督的学习控制。     

高阶模态对弹性屈曲梁混沌运动的影响

为了讨论高阶模态对混沌运动的影响,建立了横向载荷作用下弹性屈曲简支梁的非线性动力方程,将其化为常微分方程或方程组。对梁的单模态模型采用Ｍｅｌｎｉｋｏｖ函数法给出了发生混沌运动的门槛值,对梁的单模态模型和双模态模型利用时程曲线、相平面轨迹,Ｐｏｉｎｃａｒｅ映射判断是否发生混沌运动,理论和数值分析表明高阶模态对混沌运动具有很大的影响。     

基于神经网络的液压柱塞泵松靴故障诊断

应用人工神经网络技术,对轴向柱塞泵壳体振动信号的功率谱进行了再处理,有效地诊断出了泵的松靴故障,为液压泵的故障诊断提供了新的途径。     

利用神经网络预测混凝土的抗压强度

应用人工神经中的神经元网络理论,预测混凝土的抗压强度值,探讨出一条预测混凝土抗压强度的理论方法,其结果具有较高的精确度。     

神经网络多参数诊断法

讨论了机械故障诊断中采用多参数诊断法的必要性,阐述了神经网络理论用于多参数诊断的理论依据,归纳了神经网络多参数诊断法的实施步骤,并以滚动轴承故障诊断为例,对该方法进行了实验验证,证明了该方法的实用性。