神经网络指导贝叶斯决策准则用于运动目标分类

本文利用目标的动态特性开发了神经网络指导的贝叶斯决策准则进行目标分类。系统由特征提取器、指导条件概率生成器的神经网络、新颖的序贯分类器组成。所应用的主要特征是从每个航迹中提取的速度和曲率序列。类似于隐式马尔可夫模型(HMM),用隐含状态训练神经网络,网络的输出则是给定观测下出现隐含状态发生的条件概率。然后用这些条件概率作序贯贝叶斯分类器的输入进行分类。一旦接收到新的扫描数据,分类结果递推更新。为了说明所述方法的有效性,介绍了关于高杂波率的多扫描图象的模拟结果。     

军费运动与社会总资金运动协调关系分析

军费运动作为社会总资金运动的重要组成部分之一,其自身的运动必定要受到社会总资金运动的约束,军费的流量及其流量构成、流速、途径、效果等都会因社会总资金运动的变化而发生变化。从总体而言,军费运动可以说是社会总资金运动在军事活动这一特定空间范围内的运动。但从局部来分析,军费自身独立的运动又使这种制约关系受到影响,最终影响社会总资金运动的正常进行。这就需要两者在各自的运动中必须保持相互协调与一致,以形成最大的运动合力。     

应用分解法分析二阶锁相环路

本文介绍了一种新的非线性分析方法──分解法,并通过引入数学机械化的方法,将其应用于非理想二阶锁相环路的分析,推导了捕捉过程中相位差、频率差的逼近解析解,分析了环路的稳定性,得到了环路稳态相差、稳态频差和捕捉时间等参数。     

多整转副平面连杆机构屏幕模拟的连续性算法

提出一种多整转副平面连杆机构在屏幕上连续运动的简便算法,这种算法的分析策略是把整个机构逐步分解为单构件和二杆组这样一些基本单元,通过对这些基本单元的求解得到整个机构在任意瞬时的位置,具体方法是建立相对坐标系,通过坐标变换求出结果,与通常采用的解矢量方程或极坐标方程的方法相比,新算法既不受杌构复杂程度的限制,又可避免求解结果的多值性和由此引起的繁杂的象限判断过程,从而可提高运算效率和模拟效果。     

机构可靠性

本文讨论了机构可靠性问题,指出机构可靠性主要取决于运动副的约束条件的稳定性.其中,包括运动约束条件和几何形状约束条件的稳定性,这就使机构可靠性研究的着眼点更为明确.     

“始点刚度法”的改进

本文通过对钢筋砼结构非线性分析中刚度法的探讨,在始点刚度法的基础上提出了一种新方法,从而使钢筋砼结构的非线性分析更快捷、更精确.     

战术导弹舱段联接刚度研究

文章采用一种等效弹簧模型对导弹舱段连接接头进行简化,运用这种模型详细讨论了联结刚度对弹体固有特性的影响规律。然后,以轴向螺栓连接为例,对导弹舱段间联结刚度的非线性问题进行了讨论。     

近距离作战中快速而准确的火力运用

作者认为,在受到限制的地形上的近距离战斗中,如何运用火力支持进行接敌行动,一直是美轻型步兵部队训练中的一个薄弱环节。本文着眼于联合训练中心的训练,从制定周密的计划、火力支援单位的机动、接敌运动、驻地训练诸方面讨论这一问题,并提出了相应解决办法。     

状态—参数联合估计方法及其在液体火箭发动机健康监控中的应用

基于传统的扩展卡尔曼滤波器（ＥＫＦ）,本文提出了一种带次优渐消因子的ＥＫＦ用于非线性时变随机动态系统状态与参数的联合估计。应用于液体火箭发动机健康监控算法的仿真研究表明,本文所提出的联合估计器具有较好的收敛性、实时性和动态跟踪能力。此外,文中还讨论了联合估计器应用于实际系统的有关问题。     

强机动目标的非线性滤波器设计

本文应用Kalman 滤波技术,研究了一套适用于航空火力控制系统的机动目标状态估值算法。文中将目标加速度模型假设为既有依赖状态的系数,又能自动适应目标机动的二阶高斯——马尔柯夫过程。采用非线性滤波理论,对非线性耦合的目标相对运动模型没有强行解耦和线性化,而是直接进行滤波。最后就估值精度滤波收敛速度和目标机动变化的适应性等方面进行了大量的数字仿真。仿真结果表明本文所设计的非线性滤波器具有良好的性能。