坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

高阶稠密矩阵的并行求逆与应用

采用基于列交换的Ｇａｕｓｓ－Ｊｏｒｄａｎ并行算法来解决空气动力学中超音速高阶面元法的稠密矩阵求逆问题,该方法采取了块循环数据分配方式,尤其对超立方体结构的并行机系统来说具有通讯优势。在４台ＳＧＩ工作站构成的２×２网格上进行的实验表明,对秩为１０００左右的矩阵可得到５７％～６４％的效率。     

模糊规则集在发动机故障诊断中的应用

基于模糊规则集度量,提出了一种故障诊断系统。提取模糊规则分两步实现：（1）由训练样本自适应形成超球子空间,可望解决高维空间的识别问题：（2）计算每个子空间上模糊规则的信任度。对模糊规则的概念进行了拓展,以便解决模糊规则之间的矛盾。仿真研究表明：模糊规则集度量可以用于液体火箭发动机的故障诊断。     

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agent 的分布式集成环境

本文提出了一种基于多ａｇｅｎｔ的分布式集成环境ＤＩＥＭＡ的通用框架,描述了ＤＩＥＭＡ的工作原理;提出了服务ａｇｅｎｔ和请求ａｇｅｎｔ的实现框架及其设计与实现。     

某型引信压电陶瓷加速老化试验

压电陶瓷作为压电引信的关键元件,其贮存可靠性至关重要。为研究贮存对压电陶瓷性能变化的影响,进行了历时176天的某型引信用压电陶瓷加速老化试验。根据试验结果研究了陶瓷的压电参数随试验条件和老化时间变化的规律,探索了压电陶瓷的贮存可靠性和可靠贮存寿命。     

一个实时调度仿真模型算法的算法

提出了一个在仿真支撑系统中所采用的实时调度仿真模型算法的算法,并且成功地应用在“RDFI—50MW热电厂训练仿真机”中.     

树网结构上一种新的矩阵迭代求逆并行算法

运用树网结构可以完成矩阵的并行快速求逆,其中迭代法是一种非常重要的方法。本文给出了一种新的迭代格式,对任意非奇异矩阵Ａ,运用新的迭代格式对Ａ求逆相对于经典牛顿迭代法,在同样精度要求下,时间可减少一半。     

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。