STD-BITbus分布式测试系统

由STD总线和BITbus串行通信总线构成的分布式自动测控系统,具有实时性强、可靠性高、成本低等特点,可广泛应用于武器系统的综合测试和各类仓库的监控管理,本文介绍了STD-BITbus分布式测试系统的系统构成、软件框图和模拟实验结果。     

针对复杂检测系统的微机数据管理系统设计方法探讨

本文以陆军战术导弹性能检测系统为研究对象,探讨复杂检测系统中微机数据管理系统的设计方法,给出了此类系统标准化设计的规范步骤。     

方差分量的Bayes二次无偏估计及可容许估计的非负性

对于有P 个方差分量的线性模型,本文导出了方差分量线性函数的Bayes 不变二次无偏估计的显示表达式,证明了Bayes 不变二次无偏估计类形成了可容许的不变二次无偏估计的完全类。在可容许的不变二次无偏估计类中,讨论了非负参数函数的非负估计问题,给出了可容许的非负定估计存在的充要条件。     

一种具有知识评估和知识求精的知识获取(KER) 算法

本文给出了一种获取多类知识的决策树算法,该算法根据所给定的属性的优先级和取值类型进行分类型知识的获取。为了保证获得知识的有效性,根据科恩(Cohen)的归纳概率提出了一种证据支持程度来对所获得的知识进行评价,并相应地给出了一种知识求精的方法。     

类比推理中的一种相似性准则及其验证方法

类比推理是人工智能领域中的重要研究方向,而相似性准则是类比推理中的重要概念。文中给出了类比推理的一种描述框架,定义了相似性准则,并且基于项重写技术,提出了相应的验证方法。     

舰船武器系统陆上联试中的仿真测试系统

本文介绍了仿真测试系统的功能、组成,系统配置,联词测试方案以及在两次较大规模舰船武器系统陆上联调试验中所起到的作用和效益,提高仿真模型,仿真测试设备的通用化、系列化是舰船武器系统联调试验测试技术的发展方向。     

神经网络能力研究

文献[1]～[3]中研究了神经网络的能力—存储能力。但我们认为神经网络的能力应包括存储能力和计算能力两个方面。本文对神经网络的存储能力和计算能力进行定量分析,并得出了许多有益的结论。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

表示结构化知识的神经网络模型

研究和设计了一种高度结构化的神经网络模型ＨＳＮＮ,它能方便地对结构化知识进行表示和处理。文中给出了ＨＳＮＮ的设计过程,并讨论了ＨＳＮＮ在继承、非单调推理和信息检索等方面的应用     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。