共轭梯度反传算法及其在液体火箭发动机系统辨识中的应用

结合非线性优化理论和方法提出了易于实现、收敛速度比较快的多层神经网络共轭梯度反传算法。液体火箭发动机参数辨识技术已得到广泛的应用,由于传统的数学方法必须基于发动机已知模型,使得其参数辨识受到极大的限制。文中基于神经网络共轭梯度反传算法进行液体火箭发动机的系统辨识,结合变推力发动机热试车动态数据,得到了满意的仿真结果。     

在线估计表面粗糙度的神经网络多传感器融合方法

针对机床智能加工对加工状况监测的要求,文中提出一种在线估计表面粗糙的神经网络多传感器融合方法,用该方法可获得表面粗糙度的较好估计。文中论述了该方法的特征提取,维数压缩和归一化等预处理方法,神经网络的构造及训练等内容。仿真表明,该方法是可行和有效的。     

基于神经网络的特征结构提取

本文在详细讨论特征结构提取问题的能量函数表示的基础上,通过对该能量函数表示的适当变换和整理,高阶关联非线性连续时间神经网络被引入到特征结构的提取问题中。这种方法直观、明了,它将所要提取的特征结构与网络稳定时的输出直接对应起来,可对特征结构进行自适应跟踪、估计,这为特征结构的提取提出了一个新的方法。     

基于 Mellin 变换的利用双谱估计进行空中雷达目标识别

作者根据空中雷达目标快速机动的特点,提出了一种利用Ｍｅｌｌｉｎ变换及双谱估计提取目标特征量,应用最近邻（ＮＮ）法则进行综合判决的目标识别方法,并给出了计算机仿真实验结果。结果表明,该方法具有良好的抗噪声能力和较高的识别率。     

专家系统与测试技术相结合的诊断维护系统

本文介绍的诊断维护系统ＩＴＭＤＭＳ将专家系统技术与传统的测试知识相结合。该系统包括两类知识：浅层知识和深层知识,知识用一阶谓词表示。推理过程分三步完成：（１）浅层推理;（２）深层推理;（３）浅层推理。知识维护手段使系统的知识在使用中不断完善。该系统的框架可适用于任意复杂的数字系统的诊断维护。     

基于自组织神经网络的雷达信号分选

本文介绍了一种基于自组织神经网络的雷达信号分选系统,概率神经网络通过计算输入信号矢量的联合概率密度实现贝叶斯分选,它与传统的信号分选算法相比在分选精度和资源利用率上有显著的提高。这种并行的神经网络计算结构也很适合于ＶＬＳＩ实现。本文还介绍了此系统在复杂雷达信号环境下的仿真分选试验。     

10.6μm 双路 NH2D 斯塔克盒稳频CO2 激光拍频系统研究

在无恒温设备,无特殊防震措施,激光器采用泵浦循环水冷却,稳频环路采用常温热释电探测器的条件下,我们成功地建立了１０．６μｍ双路ＮＨ_２Ｄ斯塔克盒稳频ＣＯ_２激光拍频系统。文中重点对稳频系统的频率稳定性的拍频测试进行实验研究,并对关键技术进行了讨论。用拍频法及阿仑方差评价的频率稳定性是：取样时间为１０_ｓ、１ｓ的频率稳定性优于４×１０~（－１０）;取样时间为１００ｍｓ、１０ｍｓ、１ｍｓ的频率稳定性优于１．７×１０~（－９）。     

参数曲线几何连接的几个定理

导出了对参数曲线几何连接简单、实用的几个定理。     

直接力/气动力复合作用动能拦截弹姿态控制方法

针对直接力/气动力复合作用动能拦截弹的姿态控制问题,建立了拦截弹俯仰-偏航通道短周期运动模型;利用线性二次型最优跟踪控制理论结合姿控固体小火箭点火逻辑设计了复合控制系统,通过分析非线性容限得出了该系统对直接力偏差具有强鲁棒性的结论;姿控回路仿真表明系统具有快速响应特性及良好的跟踪性能,考虑侧喷干扰效应等实际条件的六自由度弹道仿真表明所设计的控制系统能够满足拦截末段直接碰撞要求。     

基于灰色关联度和模糊贴近度的复杂设备瞬态虚警辨识

分析了电子设备和武器装备的ＢＩＴ系统虚警形式之一——瞬态虚警的产生原因和一般的预防措施；提出运用灰色关联度和模糊贴近度对瞬态虚警进行辨识并给出了这两种方法的基本原理；分别采用数值模拟和物理模拟的手段，获得了具有温度、湿度、振动（电源）三环境参数系统的状态变化样本群，以及因振动（电源）参数突变而产生的瞬态虚警样本；运用灰色关联度和模糊贴近度方法识别虚警及产生虚警的环境因素，结果表明两种方法可以胜任要求。