神经计算机并行模拟结构

神经网络实现技术是神经网络研究的一个极重要的领域。本文首先分析了神经网络模拟对并行计算机系统的要求,认为影响神经网络计算机速度和容量提高的主要因素是单个处理单元的速度、单个处理单元的局部存储器的容量以及互连网络的通信带宽。要提高模拟神经计算机的速度和容量,就要有相应的并行结构来支持。在定量的需求分析的基础上,本文还提出了一种模拟神经计算机的并行结构。     

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。     

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。     

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agent 的分布式集成环境

本文提出了一种基于多ａｇｅｎｔ的分布式集成环境ＤＩＥＭＡ的通用框架,描述了ＤＩＥＭＡ的工作原理;提出了服务ａｇｅｎｔ和请求ａｇｅｎｔ的实现框架及其设计与实现。     

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。     

烟草商业企业微机网络管理信息系统(BYC—MIS)

本文概述了BYC—MIS系统应用情况,介绍了系统的硬件配置、软件环境;说明了各子系统的功能;介绍了系统逻辑模型的设计及网络数据传输及汇总分配的方法和网络数据共享安全性措施;论述了系统研制过程中解决的关键问题.     

弹道参数的人工神经网络算法研究

将神经网络理论引入火控领域,建立一个输入参数为高度Ｈ、速度Ｖ和俯冲角λ的多层神经网络模型,用Ｂ－Ｐ学习算法,对弹道的射程Ａ和落下时间Ｔ进行拟合。仿真结果表明,神经网络是用于弹道参数拟合的一个有效的方法,并取得了满意的精度。     

分布式战术C~3I系统的体系结构和开发途径

前段简要地介绍了野战高炮、地空导弹防空情报指挥系统的硬、软件体系结构及其构成的方法;中段在简单阐述了集中式战术Ｃ３Ｉ系统的蔽端和分布式战术Ｃ３Ｉ系统的优点之后对集中式与分布式战术Ｃ３Ｉ系统作了全面的比较;第三段集中阐述构成分布式战术Ｃ３Ｉ系统尚存在的困难,在我国当前技术条件下,构建面向对象的初级分布式战术Ｃ３Ｉ系统是比较现实的途径,并给出了较多具体的方法。