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     

一种信号检测模糊技术及其应用

本文基于模糊理论,建立一种信号检测的模糊模型,并实际运用于连续波多普勒测速雷达目标速度的提取,取得了满意的结果     

C~3CM系统构成原理研究

从Ｃ￣３ＣＭ系统分布式体系结构的需要出发,提出了总线型分布式Ｃ￣３ＣＭ系统的构成原理方案,在探讨Ｃ￣３ＣＭ系统的拓扑结构时,着重研究了ＮＯＶＥＬＬ网络的功能,亦提出了实现全分布式体系结构的主要技术支撑。     

利用线性平滑法实现屏幕汉字放大

本文分析了一般屏幕点阵汉字放大的方法及不足,提出使用线性平滑法提高汉字放大字符质量的思想,给出了线性平滑法实现高质量汉字放大的方法。此外,本文还介绍了不同汉字操作系统的识别方法及多种汉字字模获取的方法,为实现多种汉字字体放大提供了方便。     

广义直观Fuzzy集

本文给出了广义直观Ｆｕｚｚｙ集的概念,讨论了基本运算及其性质,拓广了文献［１］与［２］的结果。     

C~3I系统分析的分层策略

通过对Ｃ３Ｉ系统体系结构的多维多层次性特征的分析,表明Ｃ３Ｉ系统分析的分层策略是一种突出系统整体性,体现系统相关性,实现从定性到定量综合集成的有效方略,可以应用于Ｃ３Ｉ系统分析的各个阶段。     

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。     

模糊方向神经网络在火箭发动机故障检测与分离中的应用

提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明：模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。     

I2C 串行通讯的软件实现

本文就如何用不带Ｉ２Ｃ硬件接口的５１系列单片机通过软件仿真Ｉ２Ｃ接口以实现其与外围器件ＥＥＰＲＯＭ２４Ｃ０１Ａ之间的Ｉ２Ｃ通讯进行了详细的论述。     

C~3I决策系统的Petri网建模技术

综述了Ｃ３Ｉ决策系统的若干Ｐｅｔｒｉ网建模方法。首先介绍了Ｃ３Ｉ系统的一般Ｐｅｔｒｉ网建模技术和时间Ｐｅｔｒｉ网建模技术,并介绍了随机Ｐｅｔｒｉ网建模技术;然后介绍了谓词Ｐｅｔｒｉ网和有色Ｐｅｔｒｉ网建模技术。最后指出了Ｃ３Ｉ决策系统中,Ｐｅｔｒｉ网的若干研究方向。