BP神经网络在装备维修保障能力评估中的应用

文章介绍了神经网络的基本原理和方法,在系统分析装备维修保障能力的各种影响因素的基础上,构建了装备维修保障能力评估指标体系。接着详细设计了用于评估装备维修保障能力的神经网络模型,并利用Matlab仿真软件对结果进行了计算和分析。结果表明BP神经网络具有很强的解决复杂非线性问题的特点,适用于对装备保障固有能力的分析和评估。     

武器装备网络化维修保障系统研究

本文论述了网络技术对军用维修保障系统的影响，介绍了如何充分利用微机网络技术，结合部队实际，设计开发集管理、调度、维修保障于一体的复杂装备网络化维修保障系统，给出了系统的设计思想、主要功能及技术特点。     

BP神经网络在教学质量评估中的应用

在传统教学质量评估方式的基础上,提出基于BP神经网络建立预测模型的方法,该方法适用于规则不可知的预测问题,用该方法对原有学校评估系统数据进行试验,结果表明．该方法性能好,可做为教学质量评估的一种有效手段。     

BP神经网络在教学质量评价中的应用

高校教学质量的评价是一个多因素、多变量、模糊的非线性过程。运用BP神经网络建立了教学质量评价模型,通过Matlab神经网络工具箱学习训练网络,并进行测试验证。结果表明,将该方法用于高校教师教学质量评价中,既克服了评价主体在评价过程中的主观因素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

基于BP神经网络的战时维修人员编组评估模型研究

简要介绍了装备保障力量编组的基本方式,分析了维修人员编组的主要影响因素,针对维修人员编组方案评估过程中各因素组合的非线性及评估对象结构的复杂性,提出将维修分队成员同一属性的组合看成维修分队整体的一个属性,并利用BP神经网络对维修分队每个组合属性进行评估,最后利用线性加权法求出维修分队人员编组方案的综合评估结果。以某型火炮维修分队为例对该模型进行了运用,结果表明该模型具有客观、准确、简便的特点。研究结果可对维修人员的优化编组提供理论指导。     

BP神经网络在教学质量评价中的应用

结合BP神经网络的特点,探讨了基于BP神经网络的教学质量评价方法.利用BP神经网络方法建立高校教学质量评价系统的模型,将教学评价指标概念量化成确定的数据作为其输入,教学效果作为输出,并利用MATLAB系统加以实现.     

基于RBF神经网络优化的装备保障系统效能评估

针对现有装备保障系统效能评估方法存在依赖专家经验、主观性强等问题,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络优化的装备保障系统效能评估方法。通过完备交叉与预变异策略对遗传算法（GA）进行改进,利用改进的GA对RBF神经网络中心、宽度及输出权值进行全局寻优,并采用优化的RBF神经网络实现装备保障系统效能评估。仿真结果表明,该方法相比AGA-RBF和GA-RBF评估方法能更准确地评估装备保障系统效能值,并且可在一定程度上降低评估过程中主观因素的影响,确保评估结果更客观真实。     

仿真技术在维修资源预测中的应用研究

维修资源是维修保障系统的重要组成部分，维修资源预测的是否合理将直接影响着部队的保障能力和经济效益。该文以某简单电子装备系统为例，首先对维修保障系统进行了深入分析；然后确定了用蒙特卡罗仿真方法预测维修资源的一般过程，即设定参数、明确输入信息、建立仿真模型、制定仿真流程和设计仿真程序等；最后通过理论计算与仿真结果的比较，证明了维修资源仿真预测的可行性。这为复杂装备系统维修资源的科学预测积累了经验，因此具有十分重要的现实意义。     

遗传算法与BP神经网络在教学管理中的应用

该文讨论了应用遗传算法改进的BP神经网络对教师教学体系进行评价,在学校教学工作是一切工作的核心,教学评价指标是整个学校管理的重要指标,但由于评价体系本身就是一个复杂的非线性系统,同时又受多种复杂因素影响,很难把握客观性,改进的BP神经网络提供了一个很好的解决方案。     

BP神经网络在器乐演奏评价中的应用

评价者在为器乐演奏者的表演打分时易受主观因素影响,而演奏者的表演也需从多个指标来衡量。BP神经网络可模拟由各因素构成的非线性映射。建立声乐评价体系,将各个评价指标客观化,使用成绩向量作为输入,经由BP神经网络输出得到合理的分数。实验仿真表明,通过训练的BP网络可模拟一个稳定的评分系统。     

基于BP神经网络的海军中继级修理能力评估

该文首先介绍了神经网络的基本原理和方法,在系统分析海军中继级修理能力各种影响因素的基础上,构建了海军中继级修理能力评估指标体系。接着详细设计了用于评估修理能力的神经网络模型,并利用MATLAB仿真软件对结果进行了计算和分析。结果表明BP神经网络具有很强的解决复杂非线性关系问题的特点,适用于对维修保障系统等复杂系统的分析和评价。     

基于人工神经网络的设备维修

利用长期进行的维修记录资料,采用人工神经网络方法对设备的维修性预计进行建模,并以上海—50拖拉机为例,使用大量的训练样本对建成的网络进行训练,训练结果表明,网络的输出结果精度很高,并且不需要进行复杂参数的选择。在上海—50拖拉机的维修性预计上反复实验应用,效果良好。     

基于神经网络的空中交通管制决策支持系统

随着民用航空运输的迅速发展,为满足更大的需求,减少管制人员的工作压力和工作量,设计了一个实时的空中交通管制决策支持系统。系统按照决策支持系统理论框架搭建,包括数据库、模型库、方法库、知识库和人机界面,其中主要模型和方法：空域流量预测模块,空域状态识别模块和冲突解决方案产生模块利用神经网络技术来实现,其中空域流量预测模块利用模糊神经网络技术。系统通过与近期真实数据相结合,进行仿真,取得较好的效果。     

改进的BP神经网络在局域网故障诊断中的应用

现有的网络故障诊断方法存在诸多的不足,为了能够实现准确有效快速地排除网络故障,将人工神经网络的方法应用到对局域网的故障诊断中。先对传统的BP人工神经网络进行了分析,针对其收敛速度慢,存在局部极小值的缺点提出了一种改进后的BP人工神将网络。并先后将传统的以及改进后的两种BP神经网络应用到局域网的故障诊断中。仿真测试结果表明改进后的BP神经网络方法相比传统的BP神经网络方法确实能够更有效快速地完成对局域网的故障诊断,具有一定的应用价值。     

基于BP神经网络模型的故障预测分析

本文以数据采集与监控(SCADA)系统提供数据和设备故障的历史数据作为故障预测的数据来源,对动态数据和静态数据采用BP神经网络建模,测试结果说明了模型的有效性。     

模糊理论在RBF神经网络中的应用

概述了模糊系统和神经网络两者结合的优势,由于RBF神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面的优势,对RBF网络进行了模糊化构造,并用MATLAB进行了实验,并给出了结论。     

模糊理论在RBF神经网络中的应用

概述了模糊系统和神经网络两者结合的优势,由于RBF神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面的优势,对RBF网络进行了模糊化构造,并用MATLAB进行了实验,并给出了结论：     

基于BP神经网络与专家系统的故障诊断系统

针对目前国内油田压缩机故障诊断存在的效率低、自动化程度不高的问题,设计了一种基于BP神经网络和专家系统的油田压缩机故障诊断系统,利用专家先验知识和神经网络的数值推理、自学习能力,对油田压缩机的故障进行分析处理,与以往油田压缩机故障诊断方法相比,该系统自动化程度高,诊断可靠准确。     

BP神经网络的设计

对ＢＰ神经网络设计中的隐层节点数，初始权值，学习率等参数的选择进行研究，分别给出若干经验公式。