管道导波无损检测回波信号处理方法研究

简述了导波在管道中传播的频散特性,给出了管道导波无损检测实验信号特征.对管道导波检测的回波信号首先进行Hilbert变换,然后对变换后的信号分别进行加窗函数滤波和小波变换,处理后的缺陷信号明显易于辨别.经过分析比较,结果表明了这两种组合方法用于管道导波无损检测信号处理的效果基本一样,在实际检测应用中,选取其中任一组合方法都是可行的.     

概念层次网络中对偶性设计

首先对概念层次网络（ＨＮＣ）理论作简要说明,然后根据ＨＮＣ中层符号个性化设计理论给出对偶性设计方案,和偶性的具体表现,并给出对偶性概念具体表现的注解。     

舰船磁场信号的Lipschitz指数与船速的关系

用小波变换的方法对舰船磁场信号进行奇异性分析,找出船速与奇异性指数之间的关系,并通过人工神经网络来判断船速.     

小波神经网络在装备研制费预测与控制中的应用

通过小波及小波变换的原理和方法,建立了适用于武器装备研制费用的小波神经网络预测与控制模型.结合某型装备研制费用,进行了预测与控制的数据仿真.     

小波分析在混沌信号识别中的应用研究

通过分析混沌信号和噪声信号的频谱特性以及小波变换对两种信号的作用结果的差异,论证了小波变换是一种有效的去除混沌信号中噪声成分的方法.通过数值仿真研究,证明了小波方法的有效性.最后给出了实验结果.     

联合二代Bandelet和Wavelet对图像进行分层压缩

一幅图像可以分解为匀质结构图和几何纹理图两个分量.基于这种思想,提出了一种使用二代Bandelet和小波对图像进行分层压缩的有效算法.首先,使用全变分方法把原始图像f分解为u和v两部分,其中u代表f中的结构分量,v代表纹理分量;对u进行小波变换,对v进行二代Bandelet变换.采用了自顶向下的四叉树分解算法,优化了二代Bandelet的四叉树建立过程.实验结果表明,该压缩方法的重建图像在视觉效果和客观SSIM值两方面均优于JPEG2000和Bandelets.     

多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。     

热塑性互穿聚合物网络研究综述

概述了热塑性互穿聚合物网络（ＴＩＰＮ）的研究进展及其结构特点、制各方法和熔体的流动性,并对ＴＩＰＮ的前景作了简要的分析。     

论智能控制（IC）在水面兵器中的应用

对智能控制的应用情况、控制特点、基本型式及其在应用中有待解决的若干问题进行了论述。     

多媒体信息管理的NBO(结点-块-对象)模型

描述了在多媒体数据管理中基于超图的数据库状态的形式化模型,并利用面向对象的思想,提出了NBO(结点-块-对象)模型,给出了结点、块和对象的结构方式。以装备管理为例,说明了NBO模型的构造方法和系统驱动的流程。