一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法

从理论上分析了变换域数字水印嵌入和提取过程,研究了图像处理和攻击对水印产生破坏的机理,并在此基础上提出了一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法。实验证明,该算法对各种常见攻击具有较强的鲁棒性。     

基于距离加权Bloom filter的网络路由算法

基于分布式哈希表(DHT)的P2P查找经常受到在底层网络中路由时无必要的路径长度增加的影响.另外,DHT在处理复制方面也有一定的缺陷.文中探讨了解决这些问题的方法.对使用Bloom filters作为资源路由的方法做了简要回顾,并较为详细地阐述了在资源分散的覆盖网络中使用距离加权Bloom filter的网络路由算法.对该算法进行了仿真测试,证明了其有效性.     

基于小波神经网络的蒸汽发生器水位辨识与控制仿真

提出一种基于小波神经网络的控制方法,对蒸汽发生器水位进行控制仿真.该方法利用小波神经网络作为控制系统的辨识器和控制器来构成控制系统.小波神经网络辨识器能更准确逼近非线性对象,小波神经网络控制器能自适应产生最佳的控制规律.仿真结果表明,该方案具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好性能.     

基于可信度的网络安全性分析方法

提出了一个基于可信度方法的网络安全性分析模型。该模型在脆弱点信息、脆弱点之间的关系、脆弱点与安全性的关系的表示中引入可信度因子,通过不确定推理对主机和网络的安全性进行分析。该模型能综合考虑诸多因素,有效处理安全性分析中的不确定知识。     

油料装备信息接入和传输网络设计

在将油料装备从逻辑上划分为基础层、系统层、决策层3个层次的基础上,提出并设计了从基础层到系统层信息接入的网络方式,以及系统层到决策层信息传输的联网形式,从而为油料装备信息化提供了一个可行的网络解决方案。     

坦克稳定器的神经滑模控制方法

针对坦克稳定器这一类非线性和不确定性的复杂控制对象,提出一种神经滑模控制方法。该方法将滑模控制与神经网络相结合,解决了控制系统跟踪性能和鲁棒性能之间的矛盾。系统中的滑模控制器保证了系统的快速跟踪性能;而神经网络具有很强的自学习功能,通过学习能够保证系统的稳定性,同时可对扰动和参数变化进行有效的抑制补偿,从而在不牺牲系统鲁棒性的同时达到削弱抖振的目的。从理论上证明了滑动平面的稳定性,并且通过仿真验证了该结果。仿真结果表明该设计方法优于经典设计,为实际设计提供了一种可行的新方法。     

基于HLA的军事信息系统网仿真体系架构研究

分布式仿真系统的体系架构对于整个系统的功能实现和运行性能起着决定性的影响,为能充分利用仿真系统测试和评估军事信息系统网的性能,该文首先介绍了军事信息系统网(Military Information System Network:MISN)的组成和特点,并在分析基于数据库的仿真系统和基于HLA(高层体系架构)单联邦仿真系统局限性的基础上,得到了基于HLA的军事信息系统网分布式仿真多联邦体系框架,实现了联邦间功能转换所需的桥接联邦.该体系框架较好地完成了多通信网系的分布式交互仿真.     

网络中心战概念及其体系结构模型

介绍了美、英、澳等军事大国在网络中心战领域的研究状况,阐释了制信息权的概念,给出了网络中心战的定义.分析了美军在<2020年联合构想>中确认的核心作战概念,详细阐述了网络中心作战的顶层概念框架及顶层概念到第二层的映射关系.介绍了网格技术,提出了网络中心战网格模型的立体结构和平面结构,最后总结了对这一领域研究的重要意义.     

基于OPNET的战场IPV6通信网络拓扑设计及仿真

为了对IPv6与IPv4共存期间进行可靠通信提供技术上的参考,基于OPNET仿真平台,设计了几种不同的战场IPv6通信网络拓扑,强调了其特点和关键技术,突出了其仿真的主要参数配置,并通过分析仿真数据,对网络的有效性、实时性、可靠性等性能参数进行了评估,从而验证了所设计拓扑的可行性.     

基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。