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针对导弹武器系统生存能力评估问题,建立了评估的指标体系,给出了指标的隶属函数.利用BP神经网络的自学习、自适应、强容错性,并通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的连接权重和阀值,弱化了评价中的人为因素,提高了评价结果的准确性和权威性,解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题.实例研究表明,遗传神经网络的评价模型具有有效性和可行性. 相似文献
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基于遗传算法的神经网络控制器,对神经网络中连接权值采用实值编码,通过随机选择,可变变异率和Elitism方法形成改进遗传算法.以倒立摆系统神经网络控制器参数寻优为例,对二进制编码和实值编码的遗传算法进化过程进行仿真,结果表明本算法寻优效果优,在多参数、多目标、多约束条件下,寻优效果更佳. 相似文献
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为解决电液伺服系统的液压元件存在非线性时变性等不确定因素,使得难以对其建立精确模型的问题,提出一种基于模拟退火遗传算法(simulated annealing genetic algorithm,SA-GA)优化BP神经网络的建模方法.利用模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)的概率跳变能力克服遗传算法(genetic algorithm,GA)存在的早熟现象,在此基础上采用模拟退火遗传算法的全局寻优能力优化BP神经网络的权值和阈值.以某型爆破扫雷器电液伺服系统为例,利用所提方法对系统进行离线辨识.仿真结果表明:基于SA-GA-BP神经网络的建模方法能很好地拟合系统固有的非线性和时变性特性,所提方法是有效的. 相似文献
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针对火炮多学科优化设计存在计算量大、收敛慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的结构优化方法。编程计算火炮高低温压力曲线,并对ABAQUS有限元软件二次开发将其加载进有限元模型以获取身管的优化目标值,构建其与设计变量间自适应RBF神经网络模型。引入罚函数法处理约束条件,采用遗传算法在模型中求解寻优。每次优化迭代时利用建立的局部和全局分析模型分别选取更新点,增加样本点来更新神经网络,以提高神经网络的局部和全局预测能力。采用典型函数算例和某火炮身管结构多目标优化,实例验证了所提出优化策略的有效性。研究结果表明:身管优化后质量减小了6.63%,结构刚度提高了5.60%,最大等效应力减小了6.34%;与仅使用遗传算法相比,该方法所需的有限元模型调用次数降低了86.5%,运行时间减少了83.3%,为火炮结构设计和优化提供了参考。 相似文献
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在选用野战给水能力指标体系的基础上,建立BP神经网络评价模型,并运用改进遗传算法对网络进行优化.案例说明模型及其算法的有效性. 相似文献
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机动轨迹预测是自主空战中的一个重要组成部分。针对无人战斗机机动轨迹预测精度低且时耗过长的问题,提出一种基于机动单元库的自适应集成三角优化门控循环神经网络预测方法。建立无人战斗机3自由度模型,解决轨迹数据来源问题;通过4种轨迹特征,将轨迹分为平面机动、空间左转弯机动和空间右转弯机动三类,构建21种基本机动单元;介绍门控循环神经网络,为避免网络梯度优化陷入局部最优,引入三角搜索优化算法更新网络内部权值和偏置。为提高预测精度,采用自适应增强算法构建强预测器;通过实验选取预测器最优参数,在不同机动单元情况下进行预测,预测精度较高且均能满足时耗要求;为检验在机动轨迹上的预测性能,从空战训练测量仪中选取一段轨迹,与5种不同预测模型进行对比。研究结果表明,所提模型的预测精度最佳。 相似文献
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为保证滚仰式捷联导引头的稳定控制,提出了一种基于 RBF 神经网络整定的 PID 控制策略,用于导引头稳定回路校正环节。根据滚仰式捷联导引头的运动学与动力学关系,结合导引头稳定回路校正环节采用的 RBF 神经网络 PID 控制算法,建立了滚仰式捷联导引头稳定与跟踪一体化仿真模型;仿真结果表明:滚仰式捷联导引头稳定回路采用 RBF 神经网络整定的 PID 控制器后,其动态性能优于传统 PID 控制器,建立的仿真模型能够对机动目标实现快速稳定跟踪,在工程应用中可提供有益参考。 相似文献
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双小波神经网络迭代的漏磁缺陷轮廓重构技术 总被引:1,自引:1,他引:0
在二维漏磁缺陷重构中,建立基于径向基小波神经网络(RWBF)的正演和反演模型,提出了一个反馈形式的双小波神经网络迭代模型,通过迭代使目标函数最小化,实现对缺陷轮廓的快速逼近。用仿真和实验获取的训练样本分别对正演和反演模型的RWBF进行训练。为了提高径向基神经网络的适应性和精度,提出了一种新的训练算法。首先确定最优分解层数,然后利用梯度下降法修正网络的权值。对不同分辨率和不同信噪比下的漏磁信号进行了重构,并与其他方法进行了比较。结果表明,双小波神经网络迭代模型能够实现漏磁缺陷的精确逼近,具有良好的鲁棒性,是有效的二维轮廓重构方法。 相似文献
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针对无线电测向定位系统中解析算法定位误差较大的问题,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络的双站只测向定位方法。利用RBF神经网络可逼近任意连续有界非线性函数的能力,通过样本学习,构建目标位置和测向站所测的来波方向角(DOA)映射模型。与目前解析算法相比,RBF定位模型不仅充分利用了测向站获取的所有二维DOA信息,而且利用神经网络的泛化特性、鲁棒特性,较好解决了测向误差对定位精度的影响。实验表明:该方法能有效提高定位精度。 相似文献
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为解决卫星姿态控制系统中自主故障检测和诊断的问题,提出一种改进的1D-CNN 卫星姿态控制系统故
障诊断方法。以卫星姿态控制系统的故障诊断为背景,构建航天器姿态动力学模型,将卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)与快速卷积算法相结合,对卷积神经网络的拓扑结构进行改进,根据BP 算法,将1 维原始数
据作为输入,结合反作用飞轮作为执行机构的技术特征,给出一种基于卷积神经网络的故障检测和隔离方法。仿真
结果验证了该方法对卫星姿态控制系统实时故障检测和分类的有效性。 相似文献
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基于神经网络和遗传算法的末敏弹系统效能参数优化设计 总被引:5,自引:0,他引:5
末敏弹是一种先进的新型弹药,由于其结构复杂,影响因素多,所以对其进行全面的系统优化设计十分困难.为此,本文利用神经网络的高度非线性映射能力和遗传算法的全局寻优能力,在了解了末敏弹工作原理的基础上,首先确定了一个优化设计方案,并根据该方案建立了一个末敏弹系统效能神经网络仿真模型,在此基础上,应用混合遗传算法对该仿真模型进行了优化设计,获得了影响系统效能的几个主要因素的最优搭配.经过对优化结果的分析,发现其与实际情况较为吻合,为末敏弹系统的效能研究提供了依据. 相似文献
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设计了基于BP神经网络的自整定PID控制算法,此控制算法不需要被控对象的数学模型,先由BP神经网络对被控对象进行辨识,给出PID控制所需要的3个参数,再由PID控制算法进行有效的控制,最后用MATLAB对某水下机器人的航向角模型进行了仿真验证。 相似文献