散度、旋度和梯度在共同模式上的统一定义及其在一般坐标系中的应用

本文在推广的散度定理的基础上给出了散度、旋度和梯度与坐标无关的统一定义。着重在一般曲线坐标系中利用以三对坐标面为包容面的微元体为共同模式,把散度、旋度和梯度统一表示为某一微分量的极限值,从而直接导出了张量分析中这三种量的熟知的表达式。     

桥丝式电火工品静电感度测试方法研究

本文对目前静电感度试验的现状进行了分析。在理论分析的基础上解决了JGY-50型静电火花感度仪的串联电阻和真空开关所带来的问题。提出了桥丝式电火工品的静电感度测试新方法,通过一个高压线性采样装置直接测量试样在试验过程中的电压、电流曲线,求得试样实际消耗的能量,以此统计试样的静电感度。采用这种方法,测试了JD-11电点火具的50％发火能与放电时间常数的关系,得到了呈单调规律变化的曲线。     

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。     

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。     

一种分析噪声背景下目标特征有效性的方法

本文根据目标特征和噪声分布,在一定假设条件下推出了最小错误率（Ｂａｙｅｓ错误率）的表达式,从而把特征分布、噪声大小直接与分类的最小错误率联系起来,给出了一种分析噪声背景下目标特征的有效性的方法。文中利用这种方法对目标和诱饵的红外辐射特征的有效性进行了分析     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

ESD对电点火管安全性的影响研究

简述了真实静电感度测试方法及其数据处理方法,报道了利用该方法测试的两种电点火管DD—4.5、DD—17的静电感度测试结果。确定了其最小静电点火能分别为834μJ和188μJ。依据不同的ESD(静电放电)模型,讨论了不同静电危害源对电点火管直接放电时的最高安全电压值。     

ATR算法原理分析

随着现代微处理器和大规模集成电路、集成光路的发展,自动目标识别（ATR）算法技术在现代防御系统领域中具有越来越重要的作用。文章归纳了目标表示方法,着重对ATR算法──一统计模式识别算法、模板相关算法、基于模型的算法、人工神经网络算法,进行了概述和综合理论分析,并得出了一些有用的结论,为ATR系统学科的发展和应用奠定基础。     

点目标检测中候选轨迹确定算法

对低信噪比条件下缓动点目标检测技术中候选轨迹的确定算法进行了讨论。首先,给出了计数积累和线性预测的一般方法,然后,提出了一种基于计数积累,线性预测和轨迹约束的候选轨迹确定以及实现检测的算法,最后是算法性能分析。     

选择作战目标的聚类分析

本文利用聚类分析的方法 ,对作战目标进行最佳选择 ,并找出作战中的相互协同关系 ,这对计算机模拟与实际作战都有很大价值。