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第３２卷第１期２０１０年１月

舰船科学技术

ＳＨＩＰＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ

Ｖ０１．３２，Ｎｏ．１Ｊａｎ．，２０１０

基于ＢＰ神经网络的贮存可靠性预测

吴进煌，刘海波

（海军装备技术研究所，北京１０２４４２）

摘要：导弹在贮存过程中，可用的故障数据量少，具体的故障时间难以准确确定。为此，引入ＢＰ神经网络

进行导弹贮存可靠性分析，建立了导弹贮存可靠性预测模型。利用某２型导弹在贮存期间的测试故障数据，对贮存可靠度指标进行了定量计算。结果表明，该模型能迅速得出其贮存可靠性随时间的变化规律，对给定贮存条件下的贮存可靠性进行准确的预测。

。

关键词：神经网络；贮存可靠性；预测中图分类号：ＴＪ７６２．３文章编号：

文献标识码：Ａ

ＤＯｌ：１０．３４０４／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２—７６４９．２０１０．０１．０１８

１６７２—７６４９（２０１０）０１—００９９—０３

Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｓｔｏｒａｇｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｂａｓｅｄ

ｏｎ

ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ

ＷＵＪｉｎ—ｈｕａｎｇ．ＬＩＵＨａｉ—ｂｏ

（ＮａｖａｌＥｑｕｉｐｍｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０２４４２，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｆａｉｌｕｒｅｄａｔａｏｆｍｉｓｓｉｌｅｓｉｓｆｅｗ，ＳＯｉｔｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔＴｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ

ｔｏ

ｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｆａｉｌｕｒｅｔｉｍｅｏｆｍｉｓｓｉｌｅｓ．

ｂａｓｅｄ

ｏｎ

ａｂｏｕｔｓｔｏｒａｇｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｗａｓｂｒｏｕｇｈｔｆｏｒｗａｒｄ

ｔｈｅＢＰ

ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｗｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｔｈｅｓｔｏｒａｇｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｗｏｔｙｐｅｓｏｆｍｉｓｓｉｌｅｓｕｓｉｎｇｔｈｅｆａｉｌｕｒｅｄａｔａ．Ｔｈｉｓｍｏｄｅｌ

ｃａｎ

ｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆｓｔｏｒａｇｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｗｉｔｈｔｉｍｅａｎｄｔｈｅｓｔｏｒａｇｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ

ｏｎ

ｇｉｖｉｎｇｓｔｏｒａｇｅ

ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：

ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｓｔｏｒａｇｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ；ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ

０

引言

能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。

１

神经网络由许多并行运算的功能简单单元组成，这些单元类似于生物神经系统的单元。神经网络是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。神经网络系统具有集体运算能力和自适应学习能力，还具有很强的容错性和鲁棒性，善于联想，综合和推广等功能。

神经网络模型各种各样，可以从神经元的角度对生物神经系统进行神经元层次的描述和模拟¨≈】。有代表性的网络模型有感知器、ＢＰ网络、ＲＢＦ网络、双向联想记忆、Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络等。利用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功

收稿日期：２００９—０２—２０；修回日期：２００９—０５—２６

ＢＰ神经网络

多层网络及反向传播ＢＰ（Ｂａｃｋ—Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）算法

是工程界应用最多也是最成熟的方法之一。１个典型的多层网络由１个输入层、１个输出层以及１个或若干中间层组成，它是带监督学习的前向网络。网络中的每个单元从前层所有单元接收到信号经加权阈值处理后输出到下一层的单元。由于各连接处的连接权和阈值完全确定，通过对已有的经验（输入一输出关系）进行监督学习来获取各连接权和阈值，一旦网络学习（训练）完毕，就可以用来预测此类问题的其他情形的输出。由于多层网络具有很强的输入输出映射能力，并且适应性广、算法简单，事先不要求任

作者简介：吴进煌（１９６３一），男，博士，研究员，研究方向为装备综合保障工程。

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舰船科学技术第３２卷

何的输入输出数学关系，因而在工程领域中得到了最为广泛的应用。

ＢＰ神经网络是最为常用的前馈网络¨。，前馈网络又称为“前向网络”，其特点是在前后相邻的２层之间神经元相互连接，在各神经元之间没有反馈。每个神经元可以从前一层接收多个输入，并产生１个输出传递给下一层的各个神经元，信息只能从输入层开始逐层向前依次传递。前馈网络叮以包括许多层，而实际上三层前馈网络一般就足以满足应用需要。所谓三层前馈网络包括３个单层的输入层、隐含层 …… 此处隐藏：4737字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……