混沌信号处理

描述了混沌特征参量 ,包括Lyapunov指数和分形维 ;讨论了信号相空间重构和Takens嵌入定理 ,以及嵌入维数、时间延迟等参数。还阐述应用神经网络进行混沌信号非线性处理     

主成分分析的模糊神经网络目标识别系统

提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks,FNN)的目标识别算法.在对目标进行模糊化处理基础上,通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)提取相应的特征空间,以畸变的特征向量对系统进行训练,从而获得较高的目标变化适应性.仿真实验结果表明, 这种方法具有较强的自适应能力,抗噪性能也有所提高.     

带落角约束的再入机动弹头的复合导引律

针对再入机动弹头垂直打击目标的要求,研究了具有末端落角约束的复合导引律.该导引律包括俯冲平面内的制导方程和转弯平面内的制导方程,通过在最优导引律的基础上引入滑模变结构控制,增强导引律的鲁棒性.为了减小控制量的抖振和能量损耗,提出了采用RBF(径向基函数)神经网络自适应调节切换项增益的方案,数学仿真验证了该方案的有效性.仿真结果还表明,与最优导引律相比,复合导引律在外界干扰的影响下仍能保持较高的制导精度.     

指向深度学习的中学英语课堂教学模式探究

我国传统的中学英语课堂教学由于受应试目的的影响，往往停留在引导学生对基本语言知识进行识记掌握的浅层方面，忽视引导学生对所学知识进行深层次地学习与思考。相对于浅层学习来说的深度学习，强调引导学生在学习过程中进行深层次思考，帮助其培养高阶思维能力，具有注重批判理解、信息整合、知识建构等基本特征，对我国中学英语课堂教学改革具有一定的指导意义。依据深度学习的基本特征，从教学目标、教学内容、教学方法、教学工具和教学评价五个维度阐释中学英语课堂教学模式构建的可能性，为促进中学英语学习者进行深度学习提供参考。     

基于BP神经化贝叶斯网络的空袭目标毁伤效果评估

针对空袭目标毁伤因素的复杂多样性,以及贝叶斯网络在评估时对先验知识获取和对网络节点限制方面存在的不足,提出一种BP神经化贝叶斯网络的评估方法,解决空袭目标的毁伤问题。分析了空袭目标毁伤的影响因素,并进行了知识表示;分析了贝叶斯网络结构处理多个父节点问题时存在的几个缺陷,建立了空袭目标毁伤评估的BP神经化网络结构,给出了"BP神经化模块"的决策方法。通过实例分析,结合Netica仿真,验证了该评估方法的准确性,操作简单、有效性好。     

基于循环神经网络的锂电池SOC估算方法

鉴于锂电池荷电状态(state of charge, SOC)实时准确估计的重要性。针对大倍率脉冲放电工况下锂电池的强非线性和时变特性,训练了一个循环神经网络对锂电池SOC进行估算,该网络能够将电池管理系统测量所得的电压、电流、温度映射到SOC。基于某型号18Ah锂电池性能测试所获得的大倍率脉冲工况放电数据进行了实验验证,得到三种温度下锂电池SOC估算结果的平均绝对值误差为1.92%,证明了该方法的有效性。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题，提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系，将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数，构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分，结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构，通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法，满足实时性和准确性要求，所提方法具有良好的应用价值。     

收发深度变化对浅海混响的影响研究*

海洋中,由于种种原因可能造成声呐发射深度或接收深度发生变化,针对这一问题,研究了水听器的晃动给混响强度带来的影响.在波束位移射线简正波理论的基础上推导了浅海混响模型,仿真比较了负跃层浅海情况发射深度或接收深度上下变化1m时(小幅度变化)的混响衰减曲线,结果表明发射深度或接收深度上下变化Im时对混响衰减曲线的影响不大.可以认为水听器小幅度晃动时浅海混响相对于声源深度及接收深度是稳定的.     

某型工程车虚拟操作训练环境设计

采用基于Vega和Creator的虚拟现实仿真机制和人机交互设备，构建某型工程车训练仿真系统虚拟操作训练环境。根据位置跟踪传感器跟踪受训人员手的位置和姿态，使用数据手套获取受训人员手部各关节数据，驱动虚拟手实现人机交互，完成虚拟操作训练任务，并采用前馈神经网络模式识别法和空间位姿判别法，分别对静态手势和动态操作命令进行识别。     

神经网络PID在空空导弹自动驾驶仪中的应用

采用改进型BP神经网络与传统PID相结合作为控制器,应用于空空导弹自动驾驶仪的设计中。BP神经网络算法的运用,使得所设计的自动驾驶仪能够针对非线性、时变的气动特性自适应地调整控制参数,利用MATLAB软件对系统进行仿真,给出了相应的仿真结果。实现对PID控制器参数的寻优整定,简化了设计过程。