基于神经网络的双模复合制导数据融合

利用神经网络研究了双模制导体制下数据融合问题．首先对每个传感器测得的数据分别求取PDA估计，再利用神经网络进行数据融合，给出了一种具体的融合算法。最后由计算机仿真证明算法合理。     

基于BP遗传算法的PID控制器参数设计

传统的PID控制器在控制系统中应用广泛，它的参数设计是一个广泛研究的课题。基于遗传算法的控制器虽能求取全局解，但是收敛速度慢，而基于神经网络的控制器结构简单、可塑性强，但是容易陷入局部解。文中结合两者优点，提出采用遗传算法的BP神经网络PID参数设计的方法，以达到整体优化的目的。