基于BP神经网络PID参数自整定的研究

PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法。但在实际应用中，其参数整定仍未得到较好的解决。本文把神经网络技术应用在PID控制中，充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力，构造神经网络PID自整定控制器，并通过仿真试验，取得较好的结果。     

通用雷达装备模拟训练系统及其关键技术研究

针对当前模拟训练系统功能单一、型号专用、开发效率低、水平参差不齐等问题，提出了基于PLSE（Product Line Software Engineering）理论的仿真平台概念、通用雷达装备全任务模拟训练系统概念和面向领域的研究方法。建立了外观模型、机理模型、人机交互模型、训练评估模型和系统结构模型的模拟训练系统模型体系，基于此提出了模拟训练系统的四种典型模式。攻克了全任务模拟训练系统研发中的四项关键技术：①提出并实现了面向维修案例的故障建模、仿真和评估方法；②采用USB（Universal Serial Bus）技术建立了基于实装专用部件的人机交互设备通用设计方法；③应用分布仿真高层体系结构HLA／RTI解决了模拟训练系统中的紧耦合交互问题；④建立了基于组件技术的模型规范和软件体系结构，实现组合式的仿真应用构建模式。最后介绍了针对通用雷达装备领域构建的仿真平台和一种虚拟式全任务模拟训练系统。     

影响图及其在Robocup中的应用

影响图是决策问题的图形表示。它被认为是对动态贝叶斯网络的扩展，是在贝叶斯网络的基础上增加了决策结点和效用结点。探讨影响图在Robocup中的应用，用分层影响图表示了截球问题的模型，并给出一种实现行为动态调整的算法。仿真结果表明该算法可行的。     

2型模糊集对率模系统可靠性分析的推广

鉴于2型模糊集对于模糊现象的描述更为深刻的特点,将系统的模糊成功和模糊故障用2型模糊集表示,引入模糊随机变量等数学工具对率模系统可靠性进行了分析,得到了率模可靠度,率模寿命,率模故障率等结论,推广了文献［1］的结果     

一种雷达系统效能的综合评估模型

根据雷达的基本任务和功能,将雷达评估指标分为探测能力、定位能力、抗干扰能力、生存能力、数据处理能力、目标识别能力及可用性等七个方面,建立了雷达评估指标体系,并对评估指标进行了具体量化,建立了评估指标的数学模型,给出了雷达系统的效能综合评估模型,为雷达装备的论证、研制、生产及改造提从了辅助的决策依据。     

BP网络泛化能力改进研究

详细阐述了防止BP网络过度训练的方法,总结了常用的增强网络泛化能力的方法。并在此基础上,提出了基于主要影响因素和基于修正误差函数来增强网络泛化能力的方法,取得了良好的效果,提高了BP神经网络的适应性。     

一种基于神经网络的混沌控制方法

将神经网络(NN)与内模控制(IMC)相结合,提出了一种用基于BP神经网络的内模控制进行混沌抑制的方法,该方法既具有内模控制的特点,又引入了神经网络的在线自校正机制。应用所提出的方法,针对Duffing振荡器的混沌控制问题进行了仿真研究,仿真结果验证了该方法的有效性,同时还表明该方法具有很好的鲁棒性与自适应能力。     

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。     

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.     

一种寻求退化型运输问题最优解方法研究

文献[3]和文献[4]都对运输问题最优解的改进作了讨论,但对退化型运输问题是否存在最优解却作了回避.对于出现退化情形而又无法用位势法或闭回路法调优的运输问题,给出了一种寻求最优方案的方法--零数字格转移定理.该定理不仅为退化型运输问题的处理提供了理论基础,而且也为这类特殊的运输问题提供了一种简便可行的表上作业求解方法.