将粗糙神经元和传统神经元混合构造的粗糙神经网络,用于对毫米波辐射计回波信号的目标识别。其中粗糙神经元包含一对重叠的普通神经元,使用一对上下值作为输入和输出。对于实际应用中变量值是范围值的情况,用粗糙神经网络来开发模型,结果优于传统神经网络。仿真实验表明,该模型提高了目标的识别率和网络的收敛速度。

为验证和优化电液伺服系统设计过程搭建了负载可调的专用电液伺服加载试验台.在结构分析基础上建立了试验台位置闭环和力矩闭环的数学模型通过理论计算和模型简化设计了具有前馈与PID复合控制的控制器.经试验台力闭环和位置闭环试验验证了设计过程的正确性和可行性试验所获得的一些定性结论可为类似应用提供一定参考.