基于神经网络威胁判断模型

将神经网络理论应用于防空指挥控制系统中 ,研究了威胁判断模型 ,实例表明该方法是可行的 .     

基于径向基函数网络或模糊系统的非线性连续时间系统的自适应调节

对于一类连续时间的非线性动态系统x=f(x)+Bu+d,当系统中的非线性函数f(x)满足有界或线性增长条件(具有未知的增长系数)时,首先证明了f(x)中的x落入一紧集中,然后根据径向基函数网络或模糊系统的逼近性质,给出了两种自适应调节器的设计方法.利用李亚普诺夫稳定性理论,证明了控制算法是全局稳定的,闭环系统的状态是一致最终有界的,且控制律是稳定的.     

机动导弹圆环形区域打击模型及实现

考虑了对机动导弹实施机动区域打击 ,建立起在圆环形区域瞄准点选取模型 ,并通过计算机模拟进行了结果分析 .该方法具有通用性 ,对制定作战方案以及生存选择具有现实意义.     

延迟离散Hopfield-型网络广义异步收敛性分析

给出了延迟离散Hopfield -型神经网络的收敛性定理。在广义异步运行方式下 ,证明了对称连接权阵 (只要w0 对称 )条件下的收敛性定理 ,推广了已有的延迟离散Hopfield -型神经网络的收敛性结果 ,表明网络收敛滞后于能量函数收敛最多 2n 1步。最后给出了能量函数的极大值点与延迟离散Hopfield -型神经网络的稳定态的关系。     

基于GANN的机翼盒段试验件传感器的优化配置

对机翼盒段试验件进行了结构分析,采用有限单元方法,建立了其结构的有限元模型,并进行了冲击压电响应数值仿真。构造了一种基于损伤检测的压电智能结构传感器优化配置的遗传神经网络(GANN)方法,采用该方法对机翼盒段试验件压电传感器进行了优化配置,得到了传感器对应于其初始布置模式下的最优配置,为该结构试验件的实际压电传感器的优化配置提供指导依据。仿真结果也表明,对于更多传感器的初始布置模式,采用该遗传神经网络方法可有效减少更多传感器的数量,从而降低成本。     

基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别

现有遥感图像的许多分类方法大都忽略了混合像元存在的事实,通过理解遥感影像像元点目标的空间分布特性,提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法。在Hopfield神经网络模型下,利用模糊分类技术进行模糊分类,然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法获取超高分辨率的遥感图像,能够提高遥感图像的目标分辨率,使其目标特征信息更清晰。     

具有随机性的确定性网络模型

为了进一步研究复杂网络的统计特性,简单介绍了复杂网络的几个统计指标,给出了一种通过边的迭代方式生成一种确定性网络模型的方法.在此模型构造算法的基础上对网络的个别特性进行了推导,并通过计算机编程构造了模拟网络,对比了不同规模模拟网络的部分统计特性.由推导结果和模拟数据可知,迭代生成的网络具有较小的平均路径长度和较大的群聚系数,度分布服从指数分布.因此可判断出生成的确定性网络既具有小世界特性,又具有完全随机网络的特性.     

异构无线网络中的垂直切换仿真评价模型及评价指标

垂直切换是多网融合的基础,也是未来移动互联网的关键特征和核心技术。分析了现有的切换触发机制,从节点运动模型出发,提出了一组适合异构无线网络环境的垂直切换仿真评价模型,用来评价运动方向和运动速度对切换性能的影响,以及规律运动、随机运动过程中垂直切换算法的实时性和有效性。并且,定义了“命中率”和“平均乒乓次数”两个评价指标来衡量垂直切换算法的性能。基于所提出的仿真评价模型及评价指标,对常用的切换算法进行了性能分析,仿真结果可以很好地反映算法性能。     

稀土串级萃取分离过程智能优化控制仿真系统

稀土串级萃取分离过程具有多变量、非线性、大滞后、工况复杂等综合复杂性,萃取过程元素组分含量难以连续在线检测、产品纯度难以实现优化控制,因此,以提高产品纯度和金属直收率为目标的自动控制技术的研究成为关键。以La、Ce、Pr、Nd四组分串级萃取分离Ce/Pr稀土分离过程为研究对象,开发了稀土串级萃取分离过程智能优化控制仿真系统。该软件提供了稀土串级萃取分离过程的仿真模型及相应的智能优化控制算法,为深入研究和分析设计稀土串级萃取分离过程的自动控制方法提供了有力的实验平台。     

ABR流量的模糊免疫PID控制

针对高速通信网络的拥塞问题,设计模糊免疫PID控制器,对网络中的ABR速率进行实时、在线调节。提出了确保最小信元速率的算法。所设计的控制算法不但克服了ABR带宽、用户数量及传播时延等不确定因素对网络性能造成的影响,而且保证了带宽的公平分配及链路的充分利用。仿真结果表明系统具有很好的快速性、鲁棒性及适应性,网络的服务质量得到了保证。