脑与认知技术发展综述

脑与认知是利用神经形态计算来模拟生物大脑处理信息的过程,被认为是探究甚至实现人工智能的最直接技术路线,而且可以为人工神经网络研究提供基础导向,因为人类和动物"先天"的结构对其技能和习性有着决定性作用。对近期脑与认知的相关研究与成果进行了综合评述,并对未来发展趋势进行了展望。综述表明,类脑仿生研究与应用改进了人工智能系统,重建复杂的大脑皮层神经网与回路是当前研究重点;脉冲神经网络被认为是目前深度神经网络的"继承者";脑机接口技术发展呈现非侵入式趋势,面向语言障碍病患实现语音合成的脑机接口技术成为近期新兴研究方向。     

基于灰色层次分析法的侦察装备效能评估

针对侦察系统性能参数的不确定性,本文把灰色理论与层次分析法相结合,运用灰色层次分析综合评估模型,对侦察系统的效能进行评估。用专家评估分析法确定侦察装备效能评价指标权重,用灰色评估理论建立侦察系统效能评估模型。以某常规侦察雷达为例,用建立的模型进行量化评估,充分利用决策者的判断信息,较为准确地反映实际情况,验证了评估模型的可靠性。该模型可为部队作战提供装备的效能数据,为发展新型装备提供依据。其方法和成果可供其它武器系统效能评估时借鉴参考。     

舰载被动传感器数据关联算法研究

针对ESM的属性关联和空间关联准确度不高的问题,提出了一种属性-空间综合关联算法。建立了属性-空间综合关联算法的功能模型,并对采用算法进行了描述和仿真。仿真试验结果表明,属性-空间综合关联能有效克服不同平台、相同目标属性关联和同一平台、不同辐射源空间关联存在的问题,且具有较高的关联准确度。