一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

表示结构化知识的神经网络模型

研究和设计了一种高度结构化的神经网络模型ＨＳＮＮ,它能方便地对结构化知识进行表示和处理。文中给出了ＨＳＮＮ的设计过程,并讨论了ＨＳＮＮ在继承、非单调推理和信息检索等方面的应用     

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。     

内外干扰因素对液体火箭发动机的影响分析

在已有的液体火箭发动机稳态工况的非线性数学模型基础上,计算分析了单干扰因素对液体火箭发动机参数的影响,用非线性方法和小偏差方法对比分析了两个干扰因素分别和共同对发动机参数的影响。所得结论可用于泵压式燃气发生器循环的液体火箭发动机试验结果分析、可靠性及故障分析,也揭示了此类发动机参数随各种干扰因素的变化规律     

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。     

水面舰艇新一代指挥控制系统新技术应用研究

本文着重介绍了８０年代以来国外发展新一代舰载指挥控制系统所采用的新技术,以及这些新技术对提高指挥控制系统作战效能的影响。     

论防空火力配系的评价问题

本文提出了对弹炮结合防空火力配系的定量化评价的思路,并探讨了火力配系指标的应用方法。     

C~3Ⅰ战术模拟技术研究与实现

针对Ｃ￣３Ｉ系统战术模拟实用需求,文章重点对战术想定方案提出、软件系统应用软件模块编程设计,以及有关关键技术应用等进行了研究。该文可对Ｃ￣３Ｉ软件系统技术设计提供参考。     

基于深浅知识的混合诊断模型

针对大型电子设备的诊断问题,提出一种基于深、浅知识的混合诊断模型,给出了诊断知识的组织模型,论述了混合诊断模型的建立,并给出了完整的推理控制算法。基于这种模型,研制了ＰＬＴＳ平台罗经自动测试系统．     

引信全电子安全系统失效分析及评估

本文根据全电子安全系统的一般结构模式,分析了其安全性设计的一般特点和可能造成其失效的各种原因,并在此基础上建立了全电子安全系统的失效故障树,给出了失效概率的定量计算结果。