机场未爆弹识别技术应用研究

由于机场未爆弹识别具有模糊性和风险性的特点,尝试把最近发展起来的模糊支持向量机引入到机场耒爆弹探测中.首先对数据进行预处理,得到各点的风险隶属度,并将其引入决策函数的生成过程.机场未爆弹探测试验结果表明最后得到的决策函数对重要数据的分类精度有明显改善.     

模糊小波神经网络控制器在隧进殉爆控制系统中的应用

采用模糊小波神经网络控制器对隧进殉爆系统进行控制,快速、准确、安全地排除机场未爆弹.模糊小波神经网络控制器采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合进行模糊推理.利用遗传算法全局搜索的特点,对神经网络参数进行离线优化;然后利用参数自调整的自主适应环境变化能力,对网络参数进行在线调整.实验结果表明:设计的控制器具有良好的鲁棒性,可以保证隧进殉爆系统在未爆弹弹道中顺利前行.完成未爆弹排除任务.     

影响射频目标模拟系统的误差分析

近场效应、衰减器与移相器本身的幅相漂移、射频传输各通路损耗的不一致性、天线安装的机械误差是影响射频目标模拟系统精度的4个主要因素.为使仿真实验中引入制导回路的误差最小,在阐明近场效应产生原理、推导二元定位公式基础上,通过建模仿真,分析了影响系统目标定位精度的程度及原因,推出了"三心"重合的补偿方法;针对衰减器、移相器的实际使用特点,分析了幅度误差和相位误差对目标位置精度的影响,提出了衰减器、移相器的幅相误差的补偿措施;剖析了天线安装引起的机械误差原因,提出了具体的补偿办法.最后,对射频目标模拟系统精度误差的产生顺序及解决方法进行了总结.     

基于混沌蚁群算法的BP神经网络训练研究

针对BP学习算法依赖于初始权值的选择和只能处理具有求导或者梯度特性目标函数,导致函数逼近误差较大的缺点,基于适值理论,建立了混沌蚁群算法模型.采用实值编码,把BP神经网络的权值和偏值作为混沌蚁群算法搜索的蚂蚁空间位置;设置合适的适值函数,对BP神经网络权值进行训练,并将其应用于曲线拟和.分别用混沌蚁群算法对不包含噪声的BP神经网络和包含噪声的BP神经网络进行了训练仿真,对仿真结果进行分析,取得了很好的效果.