基于BP神经网络的防空预警雷达阵地选址决策方法

防空预警雷达阵地选址的优劣直接影响到雷达本身及防空武器作战效能的发挥。为了在雷达阵地选址中快速处理繁多的数据和进行定量分析,减少人为主观因素,给出了防空预警雷达阵地选址决策指标体系,并构建了基于BP神经网络的防空预警雷达阵地选址决策模型。最后通过实例验证了该模型对优选防空预警雷达阵地选址具有可行性和实用性。     

密集回波环境下的一种交互式多模型算法

利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改 ,提高该算法的性能 ;然后与匀速模型交互作用 ,利用概率数据关联处理密集回波环境下机动目标的跟踪问题 ,这样既保持了对强机动目标的跟踪性能 ,同时又提高了对弱机动目标的跟踪精度。仿真结果证明该算法确为一种非常有效的方法     

基于句子级BLEU指标挑选数据的半监督神经机器翻译

在单语语料的使用上,统计机器翻译可通过利用语言模型提高性能,而神经机器翻译很难通过这种方法有效利用单语语料.针对此问题,文中提出基于句子级双语评估替补(BLEU)指标挑选数据的半监督神经网络翻译模型.分别利用统计机器翻译和神经机器翻译模型对无标注数据生成候选翻译,然后通过句子级BLEU指标挑选单语候选翻译,加入到有标注的数据集中进行半监督联合训练.实验表明,文中方法能高效利用无标注的单语语料,在NIST汉英翻译任务上,相比仅使用精标的有标注数据单系统,文中方法BLEU值有所提升.     

神经模糊控制及其在舰船动力系统中的应用

介绍了神经模糊控制的原理与方法,考虑了其在舰船动力系统中的应用．     

一种神经网络-模糊推理的目标航迹融合方法

在概要介绍NN-FR融合结构的基础上,提出了一种NN-FR多目标航迹融合处理方法,并进行了仿真试验.     

基于BP神经网络的装甲战斗车辆性能指标需求方案评价

针对现行评价方法存在的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的装甲战斗车辆性能指标需求方案评价方法。首先给出了装甲战斗车辆性能指标需求方案评价的指标体系,然后阐述了基于BP神经网络的装甲战斗车辆性能指标需求方案评价步骤,最后给出示例证明了方法的可行性。研究表明,该方法能够降低评价过程中人为因素的影响,从而提高了装甲战斗车辆性能指标需求方案评价的准确性。     

Adaptive control of track tension estimation using radial basis function neural network

Track tension is a major factor influencing the reliability of a track. In order to reduce the risk of track peel-off, it is necessary to keep track tension constant. However, it is difficult to measure the dynamic tension during off-road operation. Based on the analysis of the relation and external forces depending on free body diagrams of the idler, idler arm, road wheel and road arm, a theoretical estimation model of track tension is built. Comparing estimation results with multibody dynamics simulation results, the rationality of track tension monitor is validated. By the aid of this monitor, a track tension control system is designed, which includes a self-tuning proportional-integral-derivative (PID) controller based on radial basis function neural network, an electro-hydraulic servo system and an idler arm. The tightness of track can be adjusted by turning the idler arm. Simulation results of the vehicle starting process indicate that the controller can reach different expected tensions quickly and accurately. Compared with a traditional PID controller, the proposed controller has a stronger anti-disturbance ability by amending control pa-rameters online.     

基于MRF模型和人工神经网络的遥感图像分类综合方法研究

本文总结了提高计算机遥感信息分类精度的四个有效途径，据此提出了基于三维Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络模型的遥感信息分类及平滑处理综合技术。实验表明，该方法可明显提高森林类型划分、土地利用调查等遥感应用专题的分类精度。     

陀螺随机漂移误差模型建模方法研究

论述了自60年代以来的几种主要陀螺仪漂移误差模型建模的方法,介绍了各种方法的特点及建模公式,有助于惯导系统中陀螺漂移误差模型的建立．     

神经网络在目标属性识别中的应用研究

首先介绍了目标属性识别的方法,并对多属性决策模型(MultipleAttributeDecisionModel,MADM)目标属性识别模型进行了分析,在此基础上提出了基于神经网络的目标属性识别模型,其能有效地解决目标属性识别问题。