模糊神经网络集成在液压故障诊断中的应用

阐述了神经网络集成的基本概念及其在液压故障诊断中应用时的个体网络生成方法和结论结合方法.根据液压系统的工作特点,采用Gauss随机函数作为个体网络的训练样本的随机采集函数,使个体神经网络的输出集中于各工作阶段的主要故障,并保持了个体网络之间的差异性,增强了网络集成的泛化能力.     

多分量LFM信号检测与参数估计的新方法

针对传统的多分量LFM信号检测与参数估计中存在的精度不高和交叉项问题,将小波重排与Hough变换结合起来,首先对信号进行小波变换,克服交叉项干扰,再经过时频重排保证精度,以重排后的时频分布作为图像,利用 Hough变换通过查表的方式,实现对各分量的依次截取和参数估计.仿真实验表明,该方法能够有效地提取多分量LFM信号中各分量的特征参数.     

单脉冲雷达导引头对抗投放式诱饵技术研究

为提高单脉冲雷达导引头对投放式诱饵干扰的检测和分辨性能,利用投放式诱饵干扰情况下单脉冲比的概率分布特性,采用基于奈曼-皮尔逊准则的GLRT检测方法来进行干扰的检测;在干扰信噪比未知情况下通过顺序估计目标和诱饵信噪比进而估计目标DOA的方法对目标和诱饵进行分辨.仿真结果证实了对诱饵的检测和分辨算法的有效性.     

一种基于时频域滤波的ISAR瞬时成像算法

为了得到机动目标的瞬时像,需要采用时频分析的方法.分析了2种Cohen类时频分布Wigner-Ville分布(WVD)及Choi-Williams分布(CWD)的时频特性.基于时频域滤波的思想提出一种兼备高时频集聚性和交叉项抑制能力的瞬时频率估计方法.由此得到一种新的ISAR瞬时成像算法,对机动目标数据进行成像处理,结果说明了算法的优越性.     

导弹防御系统信息移交研究

拦截弹单纯依靠弹载红外传感器进行目标识别难度很大,将地基雷达的目标识别结果上传给拦截弹必将提高拦截性能并减轻红外识别负担,有利于降低弹载传感器的配置要求.提出了信息移交的概念,分析了国内外的研究现状,指出了需要解决的问题,然后建立了单目标、多目标和目标群信息移交模型,最后指出了需要进一步研究的问题.     

拉曼光谱技术在爆炸物检测中的应用

拉曼光谱技术与传统爆炸物检测方法相比,具有抗干扰能力强、制样简单、可测光谱范围宽、易于探测微量样品等优势,是近年来检测、鉴别痕迹爆炸物的重要研究方向。     

具有离散时滞与分时时滞的非自治系统的渐近稳定性

研究了一类具有离散时滞与分布时滞的非自治线性系统的渐近稳定性问题,利用Lyaplunov函数方法和线性矩阵不等式（LMI）,得到了系统渐近稳定性的一些充分条件,这些条件能够利用线性矩阵不等式（LMIs）表示,且表达式中含有具有时变时滞与分布时滞项,这样,具有时变时滞与分布时滞的非自治线性系统的稳定性就能够通过Matlab的LIM工具箱进行验证。     

混沌背景下基于神经网络的编码信号检测新方法

提出了一种混沌背景下的编码信号检测新方法。信号检测过程包含两个步骤:混沌信号的预测和检测判决。该方法利用非线性前馈神经网络进行混沌信号模型的创建,并采用13位巴克码作为编码信号。仿真结果表明,通过该方法进行编码信号检测可以得到较高的检测概率和较低的虚警概率,整体检测性能较高,并且对于不同信噪比的信号具有较强的鲁棒性。     

Clifford分析中K超正则函数的Riemann边值问题

Clifford分析中的函数理论被广泛研究,得到的许多结果推广了经典复分析中解析函数的理论。文中研究了Clifford分析中K超正则函数的Riemann边值问题,得到它的一种表示式和Cauchy积分公式等一些性质,利用转化法和积分方程及不动点原理证明了它的一类Riemann边值问题O解的存在唯一性。     

变精度双向IS-粗集及其应用

在S-粗集的基础上,提出了双向IS-粗集(two direction improper singular rough sets)的概念,给出双向IS-粗集及变精度双向IS-粗集的数学结构,讨论了变精度双向IS-粗集上、下近似算子的性质,并举例说明了变精度双向IS-粗集的应用.