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     

水池拖动模型阻力测量系统

介绍了以8031单片机为控制核心,由传感器、放大器、微型打印机及数据采集自动启动电路构成的阻力测量系统。它装在水池小型拖车上,能自动启动阻力测量,自动计算及打印结果,具有体积小、重量轻、自动化程度高、精度好等特点,有较好的实用价值。     

在线测量精密机床和加工工件直线度的新方法——优化误差分离法（OEST)

目前,运用多传感器对工件和精密机床的直线度进行在线测量的方法有ＳＴＰ法、ＳＴＲＰ法和ＦＳＴＰ法等。由于受到传感器相邻间隔距离的限制,这些方法往往只适合于长工件的在线测量。本文推荐的新方法──优化误差分离法（ＯＥＳＴ）可以用于短工件中的测量,它是基于频域分析和时域优化搜索的原理,可以克服频域变换中出现的边缘失效问题以保证频域变换的正确性。本文还介绍了计算机仿真和实际测量实验的结果,并验证了该方法的可行性和正确性。     

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。     

智能化转速测试系统的原理及设计

本文在收集众多的转速测量方案的基础上,提出由光电反射式传感器或霍尔传感器与8098单片机构成一套可在坦克上应用的智能化转速测试系统,并进行了电路硬件设计和软件编制.     

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。     

三分量磁传感器非理想放置时磁场数据的分析方法

用欧拉角和矩阵变换方法导出了三分量磁传感器坐标系ｏ—ｘｙｚ与地磁坐标系Ｏ－ＸＹＺ有任意旋转关系时的磁场转换公式。用此公式分析了消磁系统中电子型消磁电流调整器的三分量磁传感器非理想放置时,对舰船消磁系统控制信号的影响,认为该影响在抗干扰调整过程中应引起足够的重视。     

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。     

多传感器量测融合算法的性能比较

归纳三类多传感器量测融合算法,即扩维滤波法、伪序贯滤波法和复合量测滤波法。采用协方差分析的方法比较各类算法的滤波精度,证明它们均能在各自给定的条件下实现线性最小均方意义上的最优滤波。仿真实例对各类算法的计算量和灵活性等性能进行比较,结果表明扩维型信息滤波器的计算量最小、灵活性最高,扩维型Kalman滤波器、伪序贯滤波器的计算量较大,而两种复合量测滤波器对各传感器的量测矩阵有一定要求,以致灵活性较差。所得结论对量测融合算法的实际应用具有一定的指导意义。