测试轮直径对路面不平度测试精度的影响

在加速度信号的路面不平度测量过程中,由于测试轮的几何外形对路面的滤波作用,会对功率谱密度的测量产生误差。为解决这一问题,在仿真环境下,通过测量在给定路面等级的随机路上行驶的测试装置测试轮的响应,研究不同直径的测试轮对同一路面不平度的滤波作用,分析其影响关系,从而为路面不平度测试装置测试轮轮径的选择提供参考。     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析；利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节；增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高；前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

功率谱杂散对LFMCW雷达性能的限制

为使线性调频连续波 (L FMCW)雷达能获得理论上的高测距精度和距离分辨力 ,在工程应用中对其性能的限制因素倍受关注 ,其中发射信道的非线性放大失真将引起 L FMCW信号功率谱产生边带杂散 ,是限制 L FMCW雷达测距精度和距离分辨力的重要因素之一。依据 L FMCW雷达回波功率谱特性 ,从工程应用角度分析了这种信号功率谱边带杂散对 L FM-CW雷达测距精度和距离分辨力的影响 ,为实现高性能系统设计 ,确定合理的实施方案和相关的技术指标及后续的校正处理提供了理论依据。     

基于证据聚类的多源传感器证据组合研究

在分析D-S证据组合公式所存在问题的基础上,根据聚类分析思想,提出了对证据进行聚类加权的证据组合方法.该方法将较为相似的证据归为一类,根据聚类结果对证据有区别地进行组合,不同类之间的证据根据聚类距离进行加权后组合,同一类证据按一种加权证据组合公式组合.应用到目标识别系统后使其性能在一定程度上得到改善.最后通过计算实例表明算法是有效的.     

智能化对军事体能训练的影响与对策分析

随着科学技术的快速发展,智能化已成为军队未来发展的基本趋势,军事体能是军队战斗力的基本要素,智能化对军事体能训练的影响也将愈加深刻。因此,在军事体能训练中引入智能化技术,分析智能化对未来作战与训练的影响,构建体质体能测评分系统、训练方案智能化建设分系统、体育知识分系统、体能增强与虚拟训练分系统、训练监控反馈分系统和大数据管理平台"六位一体"智能化体能训练系统,对全面提升军队体能训练质量、强化战斗力建设、提升部队信息化水平和提升国民健康水平具有重要意义和广阔应用前景。     

基于有限元分析的车辆驱动桥壳台架加速疲劳试验

针对开展驱动桥壳台架加速疲劳试验对删减载荷谱的实际需求,提出了基于有限元虚拟台架试验获得删减载荷谱的试验与分析方法.在有限元仿真分析环境下对某军用特种车辆驱动桥壳进行静强度试验、疲劳寿命预测、应变历程提取以及时间关联损伤分析等工作,得到了用于加速台架试验的删减载荷谱.台架试验表明,使用该方法获得的删减载荷谱能够在准确反映桥壳所受到的损伤同时,大幅缩短台架试验时间,证明了本文所述方法的实用价值.     

基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究

运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。     

一种基于知识的作战计划系统设计

作战计划系统是复杂的问题求解系统,在军事领域的各个方面发挥着重要的作用。介绍了当前一些主要的作战计划辅助生成系统及其特点,分析比较和归纳整理了当前军用计划系统所采用的一些常见规划技术和优缺点,重点分析了作战计划系统中的智能规划技术。在此基础上,提出了一种基于知识的作战计划辅助生成系统的开发设想,构建了系统知识库,系统采用层级任务网络规划技术,给出了这种规划技术的理论框架和算法过程,并且把这种技术与多主体规划技术相结合,辅助实现军事作战任务的逐层分解与规划优化,进而生成完整的行动序列,较好地解决了作战计划辅助生成问题。     

基于传感器网络数据融合的目标定位方法

针对传感器网络测试系统在战场及终点效应中的应用,探讨了基于多种传感器网络的目标定位方法,提出了采用最优加权融合估计算法将各种传感器的定位信息进行融合处理,并将融合结果与各种传感器计算结果进行比较,结果证明了经融合处理可以大大提高定位精度.     

一种应用于超大数据库的人脸识别方法

针对数据库中待识别人脸数目巨大，计算困难的问题，提出了一种基于小波变换和主成分分析的人脸识别方法。该方法首先对数据库中的人脸进行小波变换，然后对小波变换后的图像进行主成分分析提取特征，将特征送入BP神经网络进行训练、识别。经过对比实验，结果表明：该方法可以在保证较高识别率的前提下，大大降低数据维数，从而该方法可以应用于超大数据库的人脸识别。