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。     

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     

基于神经网络的液体火箭发动机故障检测系统

提出和建立了一种用于液体火箭发动机（ＬＲＥ）故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层：第一层由ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌｌ）神经网络组成,ＷＴＡ网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络组成,ＢＰ网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对ＬＲＥ故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。     

实时图像的采集与显示

本文介绍了一个实时图象采集与显示系统,较为详细地说明了系统的工作原理,分析了各部分的实现过程。特别是本系统中引入多体存储器存储图象的方法,改善了数据接口的带宽,实现了图象数据采集、存储、传送的实时操作。     

烟草商业企业微机网络管理信息系统(BYC—MIS)

本文概述了BYC—MIS系统应用情况,介绍了系统的硬件配置、软件环境;说明了各子系统的功能;介绍了系统逻辑模型的设计及网络数据传输及汇总分配的方法和网络数据共享安全性措施;论述了系统研制过程中解决的关键问题.     

弹道参数的人工神经网络算法研究

将神经网络理论引入火控领域,建立一个输入参数为高度Ｈ、速度Ｖ和俯冲角λ的多层神经网络模型,用Ｂ－Ｐ学习算法,对弹道的射程Ａ和落下时间Ｔ进行拟合。仿真结果表明,神经网络是用于弹道参数拟合的一个有效的方法,并取得了满意的精度。     

8098单片机作为火控微处理器的应用能力

从８０９８单片机结构特性、内部资源状况出发,根据火控计算机的一般要求,论述８０９８单片机作为火控微处理器的可能性和应用场合,并提出在应用过程中需注意的一些问题。     

通信系统接入的智能控制

针对通信系统在传统接入控制上的一些缺点,提出了模糊神经网络接入控制方法。首先,简单介绍了通信系统的接入控制原理,指出了传统接入控制的缺点;其次,描述了模糊神经网络模型,并在此基础上对网络进行优化;最后,同传统的接入控制方法进行比较。     

UNIX 网络性能管理的流量监测技术研究

网络性能管理的主要目标是高性能和高吞吐量。标准UNIX系统缺乏对网络的流量的有效管理。本文研究了在标准UNIX网络实现性能管理中的网络流量监测、主机网络／系统状况动态检测等技术，依据检测结果用户可以进行网络动态配置或重新分配网络资源，从而改善UNIX系统的网络性能及吞吐量等技术。结果表明所提供的技术手段是有效的。     

基于神经网络的专家规则推理系统

本文将专家在平衡—模拟倒摆小车时记录下来的数据经处理后，用监督式学习的方法训练一前置式神经网络。训练后的神经网络派生出了一组专家尚未意识到或者表达不出来的规则，并将该规则构造的专家系统控制器与使用Ｑｕｉｎｌａｎ的ＩＤ３算法推导出的规则构造的专家系统控制器进行比较。实验结果表明，神经网络算法学习出来的规则较ＩＤ３算法推导出的规则更为有效，且更有应用价值。本文成功地将该规则应用于火箭的姿态控制，一类似倒摆小车的问题。