模糊控制的研究与进展

本文介绍了模糊控制的发展过程,以及模糊控制器的基本原理,介绍了目前在模糊控制和人工智能领域内关于模糊控制本质的一场争论,指出了模糊控制的插值机理。     

SSD网络算法模型在车辆轴型识别中的应用

为了在道路超限超载检测中实时准确识别出车辆轴型,提出了一种基于SSD卷积神经网络的车辆轴型检测方法.该模型基于特征图对车辆轴型进行识别,在VGG16-SSD的基础上加入二次训练的策略,得到优化后的SSD算法模型.模型经过优化后,收敛速度加快,损失函数降低了1％,检测能力提升,二轴车辆轴型的识别准确率达89％.优化后的S...     

自组织映射神经网络分类器

本文利用改进的自组织映射人工神经网络的方法完成分类问题。该方法由给定的模式样本训练网络,分类的结果由网络的输出直接给出,避免了估计概率密度函数时引入的误差。实验的结果说明了该方法的有效性。     

基于神经网络的机器人运动学反解算法

提出了一种基于神经网络的机器人运动学反解算法。详细讨论了神经网络求解的快速算法以及求解精度的自动检验与改进等技术问题,并以六自由度ＰＵＭＡ机器人为例,进行了数值模拟计算。结果表明：用神经网络反对机器人的运动学问题,不仅求解过程简单,还可避免传统反解方法中的许多棘手问题。     

有排气弹丸底部阻力的估算方法

综合了国内外有关排气温度、分子量和来流马赫数影响底部阻力的实验和理论成果,采用人工神经网络方法处理了实验数据,提供出一个有排气弹丸底部阻力的工程估算方法。     

信息化弹药需求量算法研究

基于我军装备信息化弹药的情况,以联合作战为背景,研究信息化弹药需求量的计算问题.采用神经网络的算法进行仿真计算,得到了弹药需求与武器生存能力、打击精度、目标类型、目标毁伤程度等相关因素的内在联系,反映了弹药实际需求与多种外部因素的复杂的非线性关系,对战时的弹药供应决策具有重要意义.     

焦平面红外弱小目标检测新算法

针对焦平面红外图像中运动弱小点目标的检测问题,基于形态学滤波器和模糊决策融合构建了一种新的弱小目标检测算法。针对单帧检测,基于目标在实测红外图像上所呈现的凸包结构特点,设计了圆形形态学滤波器结构,并引入神经网络进行圆形形态学滤波器结构元素优化设计。同时在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,基于贝叶斯最小风险准则建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法。实测数据的处理结果表明:针对低信噪比图像(SNR≈2),在虚警概率≤1%情况下,新算法对复杂红外弱小目标图像检测概率≥98%,有效地提高了检测算法的性能。     

装甲车辆电源系统整流装置故障诊断方法

针对装甲车辆电源系统整流装置内部二极管的开路和短路故障,提出一种基于快速傅立叶变换(FFT)和Elman神经网络的诊断方法。在主电路结构基础上,通过增加外围测试电路的硬件设计方案,获取两路测试信号;对测试信号进行FFT运算,提取基波频率1次～6次谐波分量所占直流分量百分比为故障特征量,借助Elman神经网络的模式识别功能,实现整流装置故障诊断及模式分类。结合装甲车辆电源系统数学模型,基于仿真结果,构建了整流诊断装置诊断模型,开发了整流装置故障诊断系统,应用结果验证了该方法的有效性。     

基于神经网络的修正“当前”统计模型算法

“当前”统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法虽能对强机动目标进行较好跟踪,但存在对弱机动目标跟踪误差较大的缺陷.针对这二问题,在推导传统“当前”统计模型适用范围的基础上,对“当前”加速度的概率密度函数进行改进,得到一种修正的“当前”统计模型算法.为克服算法对加速度极限值的依赖,进一步提高跟踪精度,利用神经网络将2种参数信息融合,通过其输出对系统方差作加权调整.仿真结果表明,不论是对弱机动目标还是强机动目标,新算法较传统的算法都有较高的跟踪精度.     

按纲抓建打基础 固本强基促发展

人武部是国防后备力量建设的一线指挥部,处在民兵预备役工作的第一线,在抓基层建设中地位特殊、责任重大。然而,随着形势任务的不断发展变化,在依法抓基层建设上出现了新情况、新问题。因此,必须结合新颁布的《军队基层建设纲要》,按纲抓建打基础,固本强基促发展。一、澄清模糊认识,找准人武系统依法按纲抓建的关节点。新《纲要》颁布后,我们在组织大家学习的过程中,有部分同志认为,区县人武部是旅团级单位,街道、乡(镇)武装部是地方单位,民兵营(连)干部又不是现役军人,均不属于《纲要》明确的基层单位范畴。为此,我们要澄清区县人武部不是