阶比谱分析与汽车起动电机故障的实时诊断

本文主要论述阶比谱分析方法及其在汽车起动电机故障实时诊断中的应用。首先阐述了阶比谱分析的原理以及阶比采样中混迭与泄漏的产生及其抑制方法,然后讨论了如何在起动电机运行过程短、升速快的情况下获取感兴趣的噪声信号,进而采用阶比谱分析方法从信号中提取故障特征信息,最后利用阀值判别法起动电机的故障进行实时诊断。     

雷达目标识别的频域极小极大法

本文研究了雷达目标识别过程中关于目标的编码、分类特征的提取与选择等问题。提出了利用极小极大原则从频域中获取目标特征系数的方法,论述了它的数学框架以及寻求最佳解的算法步骤。利用实测的目标散射数据进行试验研究,结果表明了本文理论的正确性及其方法的有效性。     

基于线性数据融合的双椭圆定位模型优化算法

为了充分利用分离式台声源声纳定位系统的冗余测量信息,提高系统的定位精度,提出了基于线性数据融合的双椭圆定位模型优化算法。并通过数值仿真,对不同条件下的定位误差几何分布曲线图(GDOP)进行了研究。仿真结果表明,大部分探测范围内,两个声源之间距离的变化和时间测量误差对定位性能影响较小,而角度测量误差对该算法的定位精度影响较大。与仅利用距离信息进行定位的方法相比较,采用数据融合的优化手段,可以充分利用定位系统的冗余信息,有效地降低了系统的定位误差,探测盲区的定位性能也得到明显改善。仿真结果和性能分析为解决远距离探潜定位优化问题提供了理论依据。     

一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器

提出了一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器。该分类器结构简单,学习速度快,仅用少量样本进行训练便可获得良好的推广性能．便于实时学习和应用。通过对模式属于各类别的隶属度的分析,可以知道判决的可靠性,具有较好的应用价值。     

人工神经网络在管理信息系统中的应用

在传统管理信息系统的基础上,增加专家系统模块,即基于人工神经网络技术的预测分析模块,完成复杂的非线性预测以提高MIS智能化、自动化水平。该模块选用反向传输(BP:BackPropagation)神经网络模型来实现,通过网络的自适应学习和训练,找出输入和输出之间的内在联系,从而求得问题的解答。利用该专家系统对出版社图书市场销量进行预测。结果表明:该方法性能好,可作为预测图书售量的一种有效手段。     

基于交叉熵和新转移函数的模糊神经网络分类器

针对目前普遍采用的误差平方和准则及Sigmoid转移函数在BP算法应用中存在的缺陷和不足,提出了基于交叉熵准则和新的S型转移函数构建的模糊神经网络分类器,并将这种分类器应用于心肌梗死的定位诊断,结果表明其训练效率和识别性能都明显优于传统的模糊神经网络。     

基于粗糙集理论的武器系统效能评定

简述了各种武器效能评定方法。建立武器参数效能模型,首先要挑选特征参数,这里采用知识约简方法选择武器的特征参数。利用神经网络理论建立了参数效能模型,武器系统的效能与武器特征参数的关系可通过神经网络的阈值和权值得到体现。通过实例对神经网络法与指数法所得的结果进行了比较,结果表明神经网络法比指数法精确。     

基于最优融合估计的雷达组网数据处理

多传感器数据融合是雷达组网不可或标点迹的鲁棒估计方法,并在此基础上讨论了多传感器数据融合的时空校准问题,推导了最优融合估计的计算方法.     

建筑防火性能化设计方法的基本框架与特征

总结建筑防火技术措施和防火设计发展趋势,给出“性能化”设计方法的基本框架,论述“处方式”和“性能化”设计方法的基本特征。     

无人机载多传感器集成与数据融合

介绍了无人机在情报、监视和侦察(ISR)领域的作用,分析研究了无人机(UAV)载传感器的种类、特点、集成特性及组合使用方式,说明了无人机载多传感器集成与数据融合的优点、功能组成.针对无人机载传感器的特点分析了多传感器组合、体系结构和特点,介绍了其主要算法,提出了发展趋势.