基于增强CNN模型的手写字体图像识别

为了提高汉字的识别率,提出了一种改进的图像识别算法,根据偏微分方程理论,提出一种增强CNN模型识别汉字,将原有的图像用高阶差分法进行增强处理,然后在原始的LeNet-5网络结构的基础上,将前两层的激活函数改为ReLu函数,并且去掉C5层以及F6层,通过增加输出层的神经元数来增加汉字的识别率。研究结果表明:经过图像增强和增加输出神经元数的改进,对汉字进行识别,识别率达到了98.44%,相比较于其他汉字识别算法提高了3%～9%,从而证明了算法的可行性。     

特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别评估

针对现有弹道导弹目标聚类识别算法中,很少同时考虑目标特征敏感度与模糊度的问题,提出了一种基于特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别算法。该算法通过目标特征类内类间距离,定义目标特征聚类识别敏感度,将两类目标形成的类看成两个圆,利用圆之间的位置关系,定义目标特征聚类识别模糊度,将所定义的特征敏感度与特征模糊度合理组合,作为目标特征对聚类识别好坏的评估因子。仿真实验从特征评估分析和特征组合分析两个方面验证了算法的有效性。     

探索智能化时代颠覆性技术与新军事变革发展

军事智能化是世界新军事变革发展的重要趋势。本文结合人类社会向智能化演进和军事智能化发展的背景,把握智能化时代科技创新节奏加速和颠覆性技术集中涌现特点规律,辨析新兴潜在颠覆性技术对军事各领域带来的影响,提出智能化时代加快构建利于颠覆性技术创新运用环境的若干建议。     

基于抵押融资视角的国防技术定价方法研究

在当前不断鼓励军民深度融合的背景下,维持进入军品市场后生产与发展的资金是企业关注的一大问题。本 文从技术抵押融资的角度出发,针对国防技术的特殊性对其价值评估的影响因素进行了分析,通过对技术价值评估基本方法进行对比,在收益法的基础上引入了即期修正系数、到期清算修正系数和违约风险系数,提出了国防技术价值评估的具体模型。     

基于智能化技术的协同作战方式

军事装备的智能化升级改造将推动智能装备作为独立的功能平台或作战单元参与到未来的战争中,与作战人员共同完成作战任务,在联合作战的背景下,作战人员与智能装备在战场上的共生与协同将成为最主要的作战样式。本文以装备逐步实现智能化为考虑基础,分析了未来参与作战的人和智能装备实现技战术协同的方式及场景,以及装备实现智能化协同所需要的关键技术。     

水速对潜射导弹出筒流场和弹道影响

为了研究水流速度对潜射导弹出筒过程的影响,基于混合多相流模型、Singhal空化模型和导弹动网格技术对不同流速下导弹弹射出筒过程流场进行数值计算,获得了考虑肩部空化现象的导弹出筒多相物理现象和发射装置载荷。结果表明,流速带来了流场的不对称;随着流速的增加,迎流面空泡长度减小,背流面空泡长度增加;导弹迎流面壁面压强大于背流面压强,从而形成侧向力,弹体在水流方向发生偏转。研究结果对于水下发射理论研究和工程应用具有指导意义。     

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。