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。     

一种用于创作艺术画面的梯度着色方法

本文介绍一种创作生动画面的新型着色方法。它不同于以往的单一色彩(或模式)的填充,而是以一种颜色渐变的方式进行填充。利用该算法产生的计算机艺术图片,生动而且逼真,已经应用于电脑动画的创作。文中给出了C语言实现的程序:     

并行程序设计语言在串行机上的编译实现

目前,诸如Fortran 8x 程序设计语言中已经引入了并行运算成份。这给普通串行(标量)机上实现编译器带来了困难。本文提出了数组(矩阵)运算串行化的概念,并给出了串行化的判别准则及算法。     

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。     

对信息流控制机制的一点注记——关于可变级机制语义的探讨

本文讨论对可变安全性级的基于执行的信息流控制机制的语义修改     

近程防御体系作战的计算机仿真研究

未来海战将是高技术条件下的局部战争,作战模式是体系与体系的对抗。因此,应从作战体系的角度研究作战。本文就是对未来自备式近程防御体系进行计算机仿真研究,仿真系统的两台计算机之间通过ＲＳ２３２连接。仿真软件主要包括指控系统软件部分、指控系统界面设计部分、对体系的动画仿真演示制作部分、通信部分设计等。     

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。     

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     

基于神经网络的液体火箭发动机故障检测系统

提出和建立了一种用于液体火箭发动机（ＬＲＥ）故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层：第一层由ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌｌ）神经网络组成,ＷＴＡ网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络组成,ＢＰ网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对ＬＲＥ故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。     

火炮射表数据处理计算步骤和程序框图

本文是文献［１—３］的继续,主要研究火炮射表数据处理算法的计算步骤和程序设计框图。这两个内容是正确进行程序设计、分析和使用的重要环节。