Matlab/NNTool在神经网络系统仿真中的应用

该文根据作者对Matlab仿真软件包的应用研究,阐述了如何在Matlab软件中利用Neural Network工具箱中的NNTool实现神经网络系统的设计、仿真和性能分析,并以基于神经网络的变压器故障诊断系统为例进行了仿真研究,结果表明利用Matlab进行神经网络系统仿真快速简单精确,易于修改,灵活性强,完全能够满足工程技术人员的需要。     

CPN神经网络及其在DEDS仿真中的应用

本文在简要地介绍CPN(Counter Propagation Networks)神经网络的结构、训练及计算的基础上,详细讨论了CPN在离散事件动态系统(DEDS)仿真、仿真优化等方面的应用。     

智能算法在机器人足球控制仿真中的应用

针对机器人足球中KICK技术存在的问题,本文从模糊逻辑、遗传算法、BP神经网络等三个方面,论述了智能算法在机器人足球KICK技术中的应用.在此基础上,提出进一步研究的解决方案.     

网格技术在仿真中的应用

该文从仿真技术发展过程中网络技术所起的作用出发,探讨网格技术在仿真中的应用前景.针对目前制约仿真技术发展的几个瓶颈问题,结合网格技术的特点论述了网格技术是如何解决这些瓶颈问题的,并根据目前网格技术的应用情况,介绍了一个将网格技术成功应用到仿真中的大规模军事仿真的应用实例.     

并行算法在系统仿真中的应用

利用Ａｄａ语言单ＣＰＵ多任务并行算法的特点,我们用单ＣＰＵ上多任务并发运行的方法来仿真多机并行处理的模型,实现单机交替并发的并行仿真运算,对单ＣＰＵ多任务并行运算进行了探讨。     

Proteus在单片机仿真中的应用

单片机是一门实践性很强的专业课程,实验实训在教学中所占比例较大,需要较多的实验仪器和设备硬件,教学成本投入大。本文采用Proteus软件仿真单片机电路,可以节省成本,提高设计效率。     

MATLAB在电力系统仿真中的应用

该文介绍了MATLAB/SIMULINK的基本特点及应用MATLAB进行电力系统仿真分析的基本方法和步骤。通过对具有同步发电机光控励磁系统的电力系统故障仿真分析,结果表明该方法能较准确直观地考察暂态过程中电力系统的动态特性,说明了MATLAB在电力系统仿真中有强大的、无可比拟的卓越功能。     

MATLAB在人工神经网络计算机仿真中的应用

本文在简要介绍了ＭＡＴＬＡＢ软件的基础上,结合其神经网络工具箱,重点分析了ＭＡＴＬＡＢ在人工神经网络计算机仿真中的应用。具体仿真实例表明,ＭＡＴＬＡＢ进行了人工神经网络计算机数据仿真的有力工具。     

MATLAB在通信系统仿真中的应用

实际的通信系统是一个功能结构相当复杂的系统，在对原有的通信系统做出改进或建立一个新系统之前，通常需要对这个系统进行建模和仿真，通过仿真结果衡量方案的可行性，对这个系统做出的任何改变都可能影响到整个系统的性能和稳定。文中将MATLAB应用在通信系统仿真，对包含使能信号及端口的系统以及包含一个触发加使能子系统的表决器进行仿真分析，从中选择最合理的系统配置和参数设置，提供应用于实际系统中所需的参考数据。     

UG/Unisim在数控加工碰撞仿真中的应用

一、概述 计算机仿真技术作为一门新兴的高科技技术,随着计算机技术的发展而发展,仿真技术的应用领域及其作用越来越大.数控加工仿真是一条行之有效的、最经济的数控程序验证途径.与其他检验方法相比,具有可降低生产成本、降低时耗、缩短生产周期、提高生产效率,及时反馈错误信息,有效预测数控加工程序和切削过程的可靠性及高效性并可对一些意外情况进行处理等优点,因而在制造行业,尤其是航空制造业得到了广泛的应用.     

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。     

基于模糊神经网络的雷达印制板故障智能诊断系统研究

以故障诊断理论和方法为基础．综合运用人工智能、模糊理论和神经网络理论．对雷达印制板故障智能诊断问题进行了研究，给出了模糊神经网络故障智能诊断系统的实现过程。仿真结果表明，该方法是一种行之有效的故障智能诊断方法。为雷达印制板的故障诊断提供了一务新的途径。     

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。     

自适应神经网络在发动机故障诊断中的应用

为适应民航系统发展的要求,确保飞机的飞行安全、提高飞机发动机的可靠性和利用率、改变对发动机故障的诊断和探测能力的局限性以及降低传统的定期维护成本,提出了应用自适应神经网络技术对飞机发动机进行诊断。该文根据在飞行中检测或地面维修时采集到的数据,并将这些数据分为故障现象和故障集分别进行编码,而后利用神经网络的自学习、联想、推测、记忆、容错、自适应和多模式处理等功能对飞机发动机的故障进行诊断。应用结果表明,诊断的精度基本符合实际应用的需要。     

基于故障树的模糊神经网络的应用研究

过程系统比较复杂,故障征兆和故障原因之间存在许多不确定因素。对这类系统进行故障诊断存在许多困难。针对这类系统本文提出了基于故障树信息,利用模糊逻辑与神经网络相结合建立故障诊断系统的方法。并以某高温硝酸冷却系统为研究对象介绍了具体的实现过程,对该方法作了验证。结果表明,该方法是可行和有效的。     

Matlab神经网络工具NNTool的应用与仿真

介绍Matlab软件中神经网络工具箱的NNTool的功能,阐述如何利用NNTool实现神经网络的设计、训练、分析与仿真。在此基础上以配煤预测为例,建立BP网络来实现非线性函数的逼近,并进行仿真。     

系统故障诊断的一种神经网络方法

该文首先提出一个通用故障示例模型,然后运用一种自适应神经网络学习算法来寻找差错属性与故障类型之间的对应关系,由此对故障进行诊断。因为网络的结构事先并不确定,而是在训练的同时进行同步构造,所以确保了训练后建立网络具有较好的适应性。     

基于神经网络的复杂电子装备故障诊断系统的仿真研究

该文针对复杂电子装备故障诊断难的特点，以一种典型设备的主要几种故障主例，设计了一种新型神经网络模型，并对系统进行了仿真，讨论了以此模型为基础进行诊断的可能性和正确性，实践表明了该模型的有效性和合理性，与传统方法相比，提高了故障诊断的准确度，而且充分运用了工作经验、专家知识，具有很大的工程应用价值。     

基于蚁群算法的电路故障诊断研究

BP算法在神经网络中应用较为广泛，但有收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法。具有正反馈、分布式计算、全局收敛、启发式学习等特点。本文将蚁群算法和神经网络结合，应用于电路故障诊断中，有效提高了诊断效率。