表示结构化知识的神经网络模型

研究和设计了一种高度结构化的神经网络模型ＨＳＮＮ,它能方便地对结构化知识进行表示和处理。文中给出了ＨＳＮＮ的设计过程,并讨论了ＨＳＮＮ在继承、非单调推理和信息检索等方面的应用     

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     

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。     

关于收缩算子的异步迭代收敛性

论证了Ｆ为收缩算子时,求解Ｘ＝Ｆ（Ｘ）的异步迭代方法初值选取范围,提出了异步迭代的大范围收敛方法。     

引信全电子安全系统失效分析及评估

本文根据全电子安全系统的一般结构模式,分析了其安全性设计的一般特点和可能造成其失效的各种原因,并在此基础上建立了全电子安全系统的失效故障树,给出了失效概率的定量计算结果。     

利用灰色理论与时间序列探讨我国物价指数的发展变化

本文根据装备建设的需要,对物价指数的变化进行了研究,首先依据原始数据利用灰色理论建立预测模型,在分析模型精度基础上,提出了灰色时间序列模型,使模型精度得到提高。并根据我国物价指数变化的特点,进一步建立了上包络线模型．使本文更具实际意义。     

静磁场Dirichlet问题Galerkin法和牛顿法

作者在［１］,［２］中给出了静磁场Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ问题和Ｎｅｕｍａｎｎ问题广义解的存在与唯一性。本文从理论上给出静磁场Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ问题的一种Ｇａｌｅｒｋｉｎ近似解法,并给出了在各向同性或无电流区情形下的误差估计和牛顿选代序列。     

更新理论在机械系统可靠性计算中的应用

耗损型的机械系统的可靠性随着工作时间的增加而变得越来越差。对机械系统的可靠性进行预测和分配或采取相应的维修策略以缩短系统停机时间和减少系统维修费用,是一个需要解决的问题。作者以更新理论作为基础知识,建立了已工作过一定时期的机械系统在未来一段任务时间内的可靠性计算模型,为解决该问题提供了理论依据。