基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法。利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷。利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试。实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良。     

直升机低空突防中的近程航迹规划方法

武装直升机实施低空突防时,在远程航迹规划得到的参考航迹上进行近程航迹规划来求得用于飞行的实际航迹,通过近程规划中面临的实际战场情况和机载探测、导航系统自身限制的分析,得到近程规划算法的主要限制和约束条件,并建立了快速蚁群算法和宽度优先快速搜索算法两种近程规划方法,在样例地形和威胁信息的基础上进行仿真,搜索最优航迹,计算航迹的各项指标,针对两种算法的特点进行了讨论,最后的计算结果可以作为近实时情况下的实际飞行航迹节点提供给导航系统。     

基于禁忌退火算法的巡航导弹航迹规划

针对巡航导弹航迹规划这个复杂的优化问题,一个禁忌退火混合优化算法被提出.首先,该算法是以基本模拟退火算法为基础.其次,为了加快该模拟退火算法的收敛速度,在恶化解的接受判断过程中,增加了一定动态的约束条件.最后,为了使最优解能够跳出局部最优的陷阱,使用了一个动态的禁忌表.仿真结果验证了该禁忌退火混合优化算法能够取得目标函数更优的航迹规划路径,从而有效提高巡航导弹的作战效能.     

Hilbert空间中次连续拟非扩张映像不动点的迭代方法

首次引用一种迭代算法，用来构造Hilbert空间中次连续拟非扩张映像的不动点；使用新的算法证明了一个强收敛定理，其优点是不要求映像具有次闭性质。     

正畸力作用下微种植体支抗的应力分析

通过建立直径为1.4,1.6,1.8 mm,长度为6,8,10 mm,螺纹深度为0.2 mm,螺纹间距0.5 mm的Ti质微种植体支抗与颌骨有限元模型,研究在常用载荷1.96 N正畸力与微种植体长轴呈45°,60°和75°三种角度时的Ti质微种植体应力分布和大小。分析得出,应力主要集中在微种植体颈部1 mm内,在其颈部1.2 mm的范围内应力值的衰减都很明显,在颈部1.2 mm的范围内曲线较陡。在设定的加载条件下,不同直径的微种植体应力值呈规则的变化趋势,直径1.8 mm,45°时微种植体的各应力值极值最小。微种植体长度对应力的影响不大,位移变化均较小。     

VC实现故障诊断的智能化

针对大规模集成电路或非线性电路的故障诊断存在着定位困难和诊断速度低的问题,而且传统电路专家诊断系统有一定的缺陷.结合神经网络用于诊断的优点和VC程序的通用性强等特点,构造了一种神经网络的故障诊断系统,并且介绍了该系统的设计思想、实现过程及诊断实例.     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

方位/多普勒频率联合单站无源定位方法

在传统的无源定位技术基础之上,采用增加观测信息量的方法来实现单站无源定位,即方位/多普勒频率联合定位技术.该方法通过测量得到的多普勒频率提取目标的径向速度信息,再结合测角系统所测得的方位信息对目标进行定位.在对其定位原理分析讨论之后予以实现,最后通过计算机仿真实验证明这种定位算法具有较高的定位精度.     

卡尔曼滤波的雷达双站无源测向定位新方法

雷达无源测向定位技术是一种非常有效的雷达电子对抗技术.将该技术应用到雷达组网中,将有利于提高现有装备雷达的电子对抗性能.通过在MSC坐标系中对双站无源测向雷达的Kalman滤波,计算出被测目标的状态预测以及预测方差,然后再将两者所得的状态预测通过数据融合技术计算出总的全局状态估计.并通过计算机仿真验证,结果表明此方法是一种具有工程意义的实用测向定位新方法.     

基于改进差分进化算法的多无人机航迹规划

针对已知三维环境下的多无人机动态路径规划问题,在多无人机协同方面基于参考路径长度以及威胁距离进行任务点规划,并根据实际环境设定了约束函数和适应度函数。在航迹规划算法方面则采用改进差分进化算法,将种群基于种群个体的适应度均分为两个子种群,选择不同的变异策略。仿真验证结果显示,改进差分进化算法得到的规划路径在路径长度、适应度值优于传统差分进化算法,可以生成路径更短且适应度值更优的航迹。