基于RBF-BP组合神经网络的地震预测研究

针对地震预测中预测因子高度非线性、训练样本数量有限及分布不均匀的问题,提出采用RBF-BP组合人工神经网络对地震预测因子样本进行建模和预测,并用RBF神经网络初步训练预测因子样本,将训练结果输入BP神经网络,根据期望输出值加强训练。实例分析表明,该预测方法可行并能有效提高地震预测精度。

基于Matlab的FIR型希尔伯特变换器设计

在通信系统中,希尔伯特变换是被广泛应用的重要变换。为了实现数字解调,通常需要借助希尔伯特变换器对信号进行分解,利用Matlab设计希尔伯特变换器是一种最为快捷、有效的方法。通过具体的设计、仿真及对原始信号和经过希尔伯特变换器输出延迟信号的比较,说明Matlab是一个在滤波器设计方面很有力的工具。

基于Matlab的弹道修正弹药仿真

基于现代战争对导弹的要求,需要提升导弹的打击密度以及打击精确度,从而提高导弹的杀伤力。由于地磁场的作用,弹体空中姿态受到影响,利用磁阻传感器对空中弹体的姿态进行测量,运用四元数法建立弹体空中姿态数学模型,利用Matlab对弹体空中姿态进行仿真。通过仿真,计算出弹体空中的理想姿态,从而对弹道进行修正,将大大提升导弹的打击密度及精度,从而实现现代战争的技术要求。

基于GUI的声信号采集系统界面设计

声音信号广泛应用于各种工业生产过程中,为了能方便快捷地采集声音信号,综合使用DAQ数据采集工具箱和GUI图形用户模块,开发出简洁、友好的声信号采集系统的人机界面,并且可以根据用户的需求进行功能扩充,为工程技术人员快速构建声信号采集系统提供了有力支持。

基于BFGS拟牛顿算法的含噪数字字符识别

针对传统数字字符识别算法收敛速度慢且有可能陷入局部极小值等问题,提出了将BFGS拟牛顿算法应用于含噪数字字符识别:构造前馈型神经网络,调用Matlab神经网络工具箱中的训练函数trainbfg对网络进行训练.该算法收敛速度快、识别精度高,能够对含有一定噪声的数字字符进行识别,具有广阔的应用前景.

30CrMnSiA钢筒形件铬偏析缺陷研究

本文对30CrMnSiA钢薄壁筒形件上出现的疑似裂纹、划痕、发纹的不明缺陷进行了外观形貌、磁粉探伤、金相、电镜能谱等检测分析,并进行了切向力学性能对比测试。分析检测和对比测试的结果表明:上述产品上出现的缺陷并不是真正的裂纹、划痕、发纹,而是由原材料中的Cr成分偏析所导致的较光亮的线条状、细网带状缺陷。在偏析区内,合金元素Cr的含量显著高于正常材料含量,在原材料供应状态,其缺陷很难发现,而在真空淬火及真空回火之后,偏析区比正常材料区光亮,才在机械加工和磁粉探伤检验时发现;这种Cr偏析缺陷不能提高30CrMnSiA钢产品材料的切向强度,而有可能显著降低材料的切向塑性。