并行混沌神经网络建模方法应用研究

针对开关磁阻电动机的非线性特点及其现有建模方法存在初始网络权值参数随机给定和易于陷入局部最小点的缺点,提出了一种采用并行优化混沌BP神经网络的建模方法。该方法首先利用混沌系统对神经网络权值向量、阈值向量进行初始优化,然后利用BP神经网络的Levenberg-Marquardt算法进行收敛训练,如果陷入局部最小点则再次使用并行混沌搜索进一步优化模型,使模型具有精度高、速度快的特点。模型训练和开关磁阻电动机调速系统动态仿真结果表明,采用该方法建立的模型运行平稳,系统动态性能好,响应速度快。

基于PCGPS算法的UCAV自主攻击可投放区快速解算

无人作战飞机(UCAV)可投放区解算的实时性和精确性直接制约着UCAV自主攻击水平。针对传统可投放区求解过程中存在求解速度慢、实用性受限等缺点,提出了一种基于并行混沌模式搜索(PCGPS)策略的快速算法。该算法综合了并行混沌搜索算法的全局最优搜索能力和广义模式搜索算法的局部精确搜索能力,将混沌变量映射到可投放区边界范围内,并利用并行混沌搜索算法搜索初步最优值作为广义模式搜索的初值,再利用广义模式搜索算法进行局部精确搜索,得到全局最优可投放区边界值。在此基础上,研究了UCAV投弹方式、投弹速度和投弹高度对可投放区边界的影响。数字仿真表明,该算法搜索精度高、速度快,具有快速解算自主攻击可投放区能力。