小波分析模式辨识的几个重要问题

小波分析是模式辨识研究中十分有用的工具,基于小波分析的基本原理和方法,提出并分析了模式辨识中的几个重要问题。     

基于灰色关联度和模糊贴近度的复杂设备瞬态虚警辨识

分析了电子设备和武器装备的ＢＩＴ系统虚警形式之一——瞬态虚警的产生原因和一般的预防措施；提出运用灰色关联度和模糊贴近度对瞬态虚警进行辨识并给出了这两种方法的基本原理；分别采用数值模拟和物理模拟的手段，获得了具有温度、湿度、振动（电源）三环境参数系统的状态变化样本群，以及因振动（电源）参数突变而产生的瞬态虚警样本；运用灰色关联度和模糊贴近度方法识别虚警及产生虚警的环境因素，结果表明两种方法可以胜任要求。     

频域线性算法用于雷达导引头建模

采用“面向控制”模型的建模新方法——频域线性算法,对采用比例导引的主动式雷达导引头进行建模。此算法可辨识出对象模型和模型偏差的硬边界。针对主动式雷达导引头使用环境恶劣,以及导引头与目标、环境相互作用关系复杂,使用了调整的频域线性辨识算法(即需要先验知识)。仿真计算表明,此辨识算法鲁棒性好,辨识可信度高     

基于混沌理论的水声信号辨识方法

讨论了目前混沌信号的分析方法,并提出了混沌在水声信号辨识中的应用方法。按照给出的方法,很可能能够解决水下目标自动识别中的许多难题     

火力控制系统研究的人工神经网络方法

人工神经网络提供了新的信息处理方法。着重讨论了多层前向网络的基本特性,结合火力控制系统的研究分析了网络应用的几个方面,并给出了有关的例子。此外,分析了网络设计方面的有关问题。     

单位反馈非线性系统的一种辨识方法

用算子符方法及傅里叶变换研究了单位反馈线性系统的一种辨识方法,并给出了辨识算式。     

共轭梯度反传算法及其在液体火箭发动机系统辨识中的应用

结合非线性优化理论和方法提出了易于实现、收敛速度比较快的多层神经网络共轭梯度反传算法。液体火箭发动机参数辨识技术已得到广泛的应用,由于传统的数学方法必须基于发动机已知模型,使得其参数辨识受到极大的限制。文中基于神经网络共轭梯度反传算法进行液体火箭发动机的系统辨识,结合变推力发动机热试车动态数据,得到了满意的仿真结果。     

基于系统仿真的故障检测与辨识技术研究

本文将系统仿真技术应用于故障检测与诊断(FDD),提出了通过实测信息在线交互减小解决理论轨线偏差的思想,建立了基于系统仿真FDD逻辑结构,针对MIMO系统和线性动态-测量系统构造了具有良好统计性质的故障辨识算法,为故障检测、故障辨识、故障时间的确定和故障模式识别提供了实现的可能性。本文的思想和方法不但可用于CVDS的故障检测与诊断,对大规模复杂系统的故障分析也具有借鉴和参考价值。     

有色噪声下FIR模型相关辨识精度分析

本文针对离散控制系统的有限脉冲响应（ＦＩＲ）函数模型,研究了在伪随机ｍ序列输入的激励和有色噪声干扰下辨识的精度问题,纠正了参考文献中的错误,得到了有色噪声干扰下ＦＩＲ参数估计精度的显式表达式。同时,给出了辨识精度的下界和上界,分析并得到了达到上下界的条件。文中有实例分析。     

载人航天器在轨保障性

本文针对载人航天器在轨运行所面临的保障需求,在简要分析航天器在轨保障特点基础上,介绍了在轨保障性的基本内涵,载人航天器综合保障工作的任务与步骤,以及在轨保障性分析的基本方法,提出了开展载人航天器保障性分析与设计应关注的突出问题。