基于Hamming网络的空袭目标评估模型

针对空袭目标威胁程度评估问题,在模糊优化模型的基础上,提出了一种基于Hamming神经网络的求解方法.该方法将神经网络与模糊优化模型相结合,既方便了原问题的描述又简化了问题的求解,发挥了二者的集合优势.经仿真试验证明了该模型的有效性.该方法为此类问题的研究提供了一种有效、可靠的新途径,同时它也是模糊理论与人工神经网络相结合的理论方法的有益尝试.     

R-C系统中由表面散射引起的视场内杂散光分布

推导了R-C系统焦平面上由主镜和次镜表面散射引起的视场内杂散光分布的近似解析表达式.针对典型R-C系统的视场内杂散光分布,由近似表达式得到的计算结果与利用商业光学仿真软件得到的模拟结果具有较好的一致性,说明了近似表达式的正确性.与焦平面上无像差衍射光分布相比较,可以方便地分析强光入射时R-C系统焦平面上不同区域的饱和机制.研究结果表明,对于典型的R-C系统,探测器表面上以几何像点为中心,半径为2.5mm的范围内,衍射光是引起探测器饱和的主要因素;在此范围外,表面散射造成探测器的饱和.该结果为进一步研究强光饱和实验,解释有关现象提供理论分析基础.     

含噪稀疏信号重构的l0范数期望值最小化方法

压缩感知理论是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对测量值受噪声污染的含噪稀疏重构问题,提出了近似l0范数期望值最小化方法。该算法基本思想是将含噪稀疏重构问题转化为近似l0范数期望值最小化问题,并利用噪声的统计特征将随机最优化问题化简为常规的最优化问题,然后采用最速下降法求解。数值仿真表明,本文提出的方法具有更好的重构精度,且计算量较小。     

基于BP神经网络的空中目标识别方法

提出了一种利用BP神经网络用于空中战机目标识别的方法.首先,分别用300张不同姿态的F-16和F-22战斗机图片建立样本图库.其次,利用不变矩理论,提取图片的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.然后从样本图库中随机抽取两种型号飞机图片各30张作为空中打击目标进行识别,结果表明采用LM优化算法的BP网络具有一定的抗噪声能力.     

浅谈美军后备军官训练团（ROTC）领导力培养

美国是世界上军事力量最为强大的国家,但是其军官的培养却主要仰赖于在地方大学设置的军官培训机构——后备军官训练团（ROTC）。它的宗旨是把优秀的大学精英训练成为合格的军事领导人,培养他们持续终生的领导才能,独具特色值得研究。     

基于模糊层次分析法的非致命弹药安全管理系统评价

针对非致命弹药安全管理评估方面的空白,采用模糊层次分析法（FAHP）,从宏观上对非致命弹药安全管理系统进行评价。通过分析影响非致命弹药安全管理水平的因素,建立系统综合评价指标。分别建立不同指标间的模糊一致判断矩阵,确定隶属函数、权重值,最后得出定量评判结果,确定非致命弹药安全管理系统等级,对非致命弹药安全管理提供理论依据。     

基于改进人工鱼群算法的WNN优化设计

针对人工鱼群算法优化设计小波神经网络(WNN)的缺陷,引入了视野范围与步长的自调整策略,以提高搜索效率和收敛速度。改进后的人工鱼群算法可在WNN的搜索空间中同时确定参数初始值和隐节点数。仿真实例验证了其有效性。     

基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法

为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。     

基于独立分量分析和神经网络的钢结构损伤识别方法

为了有效剔除钢结构振动信号中的噪声,提取用于损伤识别的特征量,采用独立分量分析方法分离统计独立信号,同时得到表征结构损伤状态的混合矩阵,然后将混合矩阵作为特征量输入至神经网络进行训练,最后将训练好的神经网络作为分类器进行结构损伤识别.在冲击载荷作用下,针对钢框架结构模型进行了不同损伤部位的振动实验,结果表明:基于独立分量分析和神经网络的损伤识别方法具有较高的识别率和可重复性,而且实现简单,在结构损伤识别领域具有较大的应用潜力.     

基于微分进化算法的盲源分离

将微分进化算法的优点引入到盲源分离中,提出了基于微分进化的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为代价函数,采用独立分量分析的方法对瞬时混合的信号进行盲分离。盲源分离中常用的自然梯度算法是一种局部寻优算法且收敛速度较慢,而微分进化算法是一种全局寻优算法且具有并行性、易实现等优点。分别用无噪仿真信号和有噪仿真信号对提出的算法进行仿真实验,比较了基于微分进化算法的盲源分离、基于粒子群优化算法的盲源分离和基于自然梯度算法的盲源分离的分离结果。结果表明:基于微分进化的盲分离算法收敛速度快,分离效果也比较好。