一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

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     

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。     

全面贯彻大纲，搞好英语专业阅读教学

本文根据全国《大学英语教学大纲》的教学目的和要求．对大学英语专业阅读阶段教学的认识及加强这方面的研究提出了一些粗浅的看法,旨在全面贯彻大纲,实现大纲所规定的教学目的。     

自由后坐式自动武器运动系统优化设计研究

本文介绍自由抢机式自动武器运动系统有关结构参量的一种优化设计方法。优化的目标函数为自动机后坐到位速度和弹丸的初速。优化的结构参数有自动机的质量,弹簧的抗力等。     

小钝头锥体全目标流场与光电特性一体化数值模拟

从简化的或全ＮＳ方程出发,采用化学非平衡和热辐射非平衡模型,数值模拟了有烧蚀产物引射条件下小钝头锥体全目标流场与光电特性,旨在为防护设计提供气动物理环境数据。计算结果表明,本文流场模拟数据与实验数据基本吻合,壁面烧蚀产物引射和壁面催化特性对流场电子数密度均有量级影响。     

目标指示雷达导引炮瞄雷达捕获目标的精度分析

本文研究了情报指挥系统中目标指示雷达导引炮瞄雷达捕获目标的精度问题。结合工程实践分析了影响精度的诸误差因素,在此基础上,建立了目标指示雷达导引炮瞄雷达捕获目标成功率的计算公式,给出了计算结果,并进行了结果分析。     

纯方位目标跟踪算法性能分析

本文对纯方位目标跟踪中的三种方位平差法进行了分析,讨论了方位误差和己艇运动要素误差对算法的解算误差的影响,进而显示了纯方位目标跟踪这一特殊估值问题中的目标运动参量和坐标系选择的重要性。此外,从分析结果中还能看出目标和己艇的运动几何态势对算法性能的影响。根据性能分析,本文还对三种算法进行了比较。