RBF神经网络及其在水质评价中的应用

径向基函数(RBF)神经网络通过非线性基函数的线性组合执行.以长江芜湖段水域为例,利用RBF网络建立水质评价模型,随机产生600个样本.根据网络输入及输出层结点数,通过"试选法"确定隐层结点数,采用最小二乘法求得权值,中心向量则由分级聚类确定.模型评价结果趋势符合实际,效果较好.     

基于RBF神经网络的磁探测引信系统研究

通过对比BP神经网络、径向基函数（RBF）神经网络在信号处理中的优缺点，详细分析了RBF神经网络的模型结构并应用于多模磁探测引信系统中，通过计算机仿真和实际测试效果较好。     

基于RBF神经网络的SO2的预测

基于RBF神经网络的SO2的浓度预测,选取一定的历史数据建立径向基函数神经网络训练模型,进行拟合训练.将芜湖市1993年到2001年大气SO2的浓度历史数据用于径向基函数神经网络,建立训练网络模型,通过训练优化提高训练可靠性.再用该模型对芜湖市大气中SO2的浓度进行预测.     

图像制导中的一种改进增量学习RBF神经网络

为改进现有人工神经网络在图像制导系统的自动目标识别算法中的不足,加快收敛速度,通过对基于RBF神经网络自动目标识别技术的研究,提出以隐层神经元价值函数作为指标的生长修剪策略,构造出一种基于增量学习的网络资源分配网络(IL-RAN),对目标进行了在线实时识别。仿真结果表明,利用该改进算法可产生规模较小的网络,并使得网络参数的选择与识别误差建立了联系,减少了总体的计算量,计算时间也大大缩短。     

基于RBF神经网络的引信智能天线多目标方向估计

提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的引信智能天线多目标方向估计算法,对引信智能天线进行了结构和训练算法的设计.理论分析和测试结果表明,此算法充分利用了径向基函数神经网络的结构简单、自学习能力强、运算速度快、模式分类能力强等特点,可以实现多目标高分辨率方向估计.     

静态压力测量系统在风洞实验中的应用

风洞用于空气动力学的模拟试验,通过数据采集系统获取风洞试验数据。从实验设备、测量模型、实验系统和实验步骤等方面对低速风洞静态压力分布实验进行介绍。实验结果表明,该实验以先进的智能压力扫描阀测量仪器为主体,能快速提供实验数据报告及图表,实现高精度、高速率、多通道、高稳定性的压力数据的采集。     

RBF神经网络在目标识别中的应用研究

基于递推最小二乘学习算法,提出了一种运用径向基函数神经网络进行目标识别的方法。仿真结果表明．该方法可以有效对来袭目标进行识别,具有较好的识别效果,对提高防空能力有一定的意义。     

神经网络在导弹贮存可靠性预测中的应用

为了更准确预测导弹贮存可靠性,提出基于全局逼近BP网络和局部逼近RBF网络对导弹贮存可靠性进行预测,给出了预测的基本步骤,分别基于BP网络和RBF网络对某型舰舰导弹的贮存可靠性进行了预测,结果表明:这两种网络都能够解决导弹贮存可靠性预测的问题,预测误差均满足要求;RBF网络预测精度略高于BP网络,具有更好的函数逼近能力。RBF网络更适用于导弹贮存可靠性的预测。     

基于RBF的替代模型在翼型稳健设计中的应用

为了克服飞行器翼型受环境中不确定因素影响带来的性能恶化问题,需要对飞行器翼型进行相关的稳健性设计,使其对环境中的不确定因素不敏感。采用径向基(Radial Basis Function,RBF)插值和RBF神经网络拟合方法进行替代模型的建立,来获取一个稳健翼型的设计。通过与原始RAE2822翼型的阻力系数和Kriging模型方法获得的稳健翼型的阻力系数进行对比,证明了使用RBF建立的两种替代模型在翼型稳健设计应用中都具有良好的效果。     

启动停车及压力测量系统在鱼雷研制中的应用

本文简要介绍了轻型鱼雷超深停车及压力测量系统的重型鱼雷启停车阀的工作原理及在鱼雷研制中的应用。     

虚拟仪器技术在高压强及高燃速固体推进剂燃速测试中的应用

描述了将虚拟仪器技术用于高压强、高燃速固体推进剂燃速测试系统的具体研究过程和结果.研究表明,该测试系统具有硬件配置简单、软件操作简便灵活、功能完善等优点.该研究成果对虚拟仪器技术在航天推进技术领域的应用和开发具有一定的参考价值.     

基于径向基函数神经网络的光电系统自适应控制

针对光电跟踪系统对于跟踪目标的高精度需求,在硬件设计选型、装调适配完成后,通常需要伺服控制系统设计合理的算法以改善跟踪精度.为持续提高伺服控制系统的综合能力,首先分析跟踪精度的误差模型,通过理论推导以及典型数值计算仿真的方式,验证伺服控制器控制增益对于跟踪精度改善的重要性.在对比多型控制算法基础上,提出基于径向基函数神...     

基于RBF网络的鱼雷控制系统故障诊断

文中研究了将RBF（径向基）网络应用于鱼雷深度控制系统的故障诊断方法。根据鱼雷深度控制规律．设定五类故障．并应用相关数据对RBF网络进行训练．然后使用满足训练要求的网络对故障数据进行分析，判断属于何类故障。仿真实验结果表明该方法能够有效地解决鱼雷深度控制系统故障诊断问题。     

基于 RBF 神经网络的滚仰式导引头控制系统设计

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。     

RBF神经网络在进出口总额预测中的应用

径向基函数(RBF)神经网络隐含层R由一组径向基函数构成.其执行通过非线性基函数的线性组合,从Rn到Rm的非线性变换.模型设计含数值归一化、样本数据预处理、模拟预测结果及分析.在进出口总额预测的应用证明,RBF网络可在数值上有效逼近时间序列内难以定时描述的相互关系,优于非线形回归和BP网络预测.     

一种新的RBF神经网络训练方法

文中给出了一种新的RBF神经网络训练方法,即基于强跟踪滤波器的训练方法.该方法将径向基函数中心值和权值一起训练,强制残差正交,具有收敛速度快、精度高的特点.最后,通过仿真实例验证该方法的有效性.     

基于LabVIEW的压力采集虚拟仪器系统

将虚拟仪器技术引入了火炮内弹道测试领域，开发了以PC机为硬件平台、以美国National Instrument公司的虚拟仪器开发工具LabVIEW为软件平台的虚拟仪器系统。压力采集虚拟仪器系统在计算机上通过软件控制完成采集参数设置、数据采集、分析处理、存储和打印等功能，满足了实际动态测试分析的需要。并自行编写了数据采集卡的调用程序，实现了即插即用功能。