基于遗传神经网络算法后勤指挥决策能力预测

分析了后勤指挥的主要影响因素,运用信息论中的信息压缩原理,建立和优化了后勤机关指挥决策能力预测指标体系。建立了遗传算法优化的BP神经网络后勤机关指挥能力预测模型,消除了BP神经网络存在的初始权值和阈值难以确定的局限性。给出了预测实例,证明了该算法的合理性和有效性。     

基于二次特征提取的神经网络信号源个数估计方法

信源数目估计对阵列信号空间谱估计非常关键,但容易受到相关噪声环境和相关信号源的影响。为此,提出一种基于二次特征提取的源数估计算法。首先,利用阵列信号协方差矩阵的特征值和特征向量,提取6组二次特征参数;然后,利用这些参数对神经网络进行训练;最后,利用训练好的神经网络进行信源数目估计。由于稳健性强,该算法非常适合在复杂电磁环境下使用。仿真试验结果表明,该算法在低信噪比、相关噪声和相关信号源条件下均具有良好的估计性能。因此,该算法应用前景广阔。     

基于Hopfield神经网络算法的雷达干扰资源分配

为了使有限的雷达干扰资源发挥最佳的干扰效果,基于干扰效益最大准则建立了雷达干扰资源优化分配模型。提出了基于Hopfield神经网络算法的干扰资源优化分配方法,利用该方法能够在可行的解空间中找出满足能量函数和约束条件的全局最优分配方案。并与干扰资源蚁群优化分配算法进行了比较,理论推导与仿真实验表明该方法的可行性与有效性,且比蚁群分配算法具有更快的收敛速度和更好的健壮性。     

基于特征分块的快速三维人脸重建

针对传统三维人脸重建算法精度低且难以满足实际应用的缺陷,提出一种基于特征分块的快速三维人脸重建算法。该算法首先利用基于平面模板的重采样法实现三维数据规范化;其次,根据人脸特征对人脸分块,根据主动形状模型算法进行面部特征定位。然后,利用基于形变模型算法与径向基函数插值相结合,实现人脸三维重建,并将该算法应用到人脸识别中。实现表明,此算法可快速实现特定正面二维人脸的三维重建,并具有较高重建精度和识别率。     

从国防科技工业改革发展全局谋划党的建设——国防科工局召开直属机关第二次党代会

必须着眼新格局、新环境、新任务、新使命,全面落实习近平总书记从严治党的重要论述,在更高的层次和起点上思考、谋划、推动直属机关党的建设＂主动作为＂、＂敢于担当＂,是中国共产党国家国防科技工业局直属机关第二次代表大会的主基调,令人感受到一种扑面而来的新气息。     

基于Grobner基与合冲模方法的M－带对称正交小波设计

通过引入计算代数中Grobner基以及合冲模的相关算法,提出对多相位矩阵进行正交化,从而得到了同时具有对称性和任意正则阶的M-带正交小波的高效设计方法。与现有方法相比,克服了构造过程复杂以及不能保持线性相位的缺陷。     

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.     

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.     

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。