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     

人工神经网络研究与传统人工智能研究中的几个基本思维问题的再讨论

本文结合当前人工神经网络与人工智能研究情况就思维能力的形成,思维活动的进行,思维活动的控制问题进行了讨论。认为人的思维特性主要由大脑神经网络的特殊结构体现,人的经验在形成这一结构中起着重要的作用;思维活动是多源控制条件与联想能力相结合的结果。另外,还从能量的观点对某些思维活动现象做了一定的解释,认为思维活动是机体在多源控制方式作用下具有较高能量记忆信息运动状态的表现。最后给出一个思维模型。     

一种新的闭环消磁方法

提出了一种在通电过程中利用舰船磁信号获得动态通电波形的自动化消磁方法。该方法可在保证舰船磁性稳定的前提下,一次性地将其结果磁场处理到给定标准内,从而提高舰船磁性的处理效率。对实现该方法的硬件和软件结构进行了分析,提出了利用“人工智能”和“模糊控制”来确定磁信号与电流波形之间的关系。     

人工智能技术在决策支持系统中的应用

首先分析了决策支持系统(DSS)和专家系统(ES)的局限及两者的区别,然后提出了专家支持系统(ESS)的概念,并详细阐述了ESS的系统结构。     

文化意识与外语教学

从理论上论述了语言与社会一文化的关系,并结合教学实际,阐述了加强学生文化意识的意义及结合语言学习进行文化意识培养的方法.     

论后勤指挥自动化工程专业知识构成

本文系统地分析了后勤C3I系统的特点 ,对后勤C3I工程专业的大学本科教育知识构成进行了深入探讨 ,并结合建设后勤C3I工程专业的实践 ,阐述了该专业知识构成的 6个“知识单元”和教材建设问题。     

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。     

精确制导武器的关键技术和战略发展方向

本文分析几次局部战争中精确制导武器运用情况,预测了未来可能发生的战争战场环境,论证精确制导武器的地位和作用,剖析精确制导武器的主要关键技术,提出综合利用多敏感器信息融合技术提高武器性能的方法,以及实现精确制导武器智能化的技术发展方向和需要解决的主要技术问题。     

关于智能化的军事决策

本文提出了一个智能指挥与控制系统的简要模型 ,依据这个模型分析了专家系统技术在军事决策过程中的应用 ,并分析了分布式专家系统技术在C3 I中应用的前景和意义。最后简要介绍了一个以模型中的重要环节———态势估计任务为背景的分布式多智能主体知识表示框架DESW系统