基于优化神经网络的军事训练保障标准实施效果评估研究

对军事训练保障标准的实施效果进行评估有助于加强军事训练保障标准的闭环管理,提升标准建设质量。研究了基于LM反向传播算法的军事训练保障标准实施效果神经网络评估模型。从技术内容评估、实施过程评估、实施效益评估3个方面进行系统分析,建立了评估指标体系;在LM反向传播算法的基础上建立神经网络评估模型,反映了军事训练保障标准实施效果综合评估目标与评估指标因素之间复杂的非线性关系,降低了评估过程中的主观因素影响。对某场地建设标准实施效果进行实例评估,结果表明模型合理可行。     

基于神经网络的椭圆扩展目标形态估计

针对复杂环境下由稀疏量测引起的椭圆扩展目标形态估计精度低的问题,提出了一种基于神经网络的形态估计方法。利用神经网络对目标量测进行处理,估计出椭圆扩展目标的轴长,然后结合卡尔曼滤波算法实现目标的跟踪。仿真实验结果表明,通过与基于随机矩阵、乘性误差以及卷积神经网络等模型的算法相比,所提算法的跟踪性能有显著改进。     

基于RBF神经网络的背景估计及红外小目标检测

利用RBF神经网络的函数逼近特性,得到了一种红外图像背景估计算法,进而提出了一种检测红外小目标的方法。利用有目标和没有目标的真实红外图像对此算法进行检测,背景估计效果理想,小目标检测效果理想,证明该算法是可行有效的。     

基于改进SSD框架的遥感影像飞机目标检测方法

针对深度学习在遥感影像飞机检测特征提取阶段未专门顾及特定目标的问题,基于单一目标多尺度检测(SSD)框架,提出飞机目标多尺度检测方法(AFSSD).通过分析使卷积神经网络的特征图得到最大响应的视觉模式,结合飞机目标几何特征,建立飞机目标特征提取网络;使用K-均值方法对飞机尺寸聚类,将聚类中心作为代表性的尺寸,构建飞机目...     

基于BP神经网络的雷达网抗干扰性能综合评估

在分析目前综合评估雷达网抗干扰性能时遇到困难后,探讨了利用BP人工神经网络良好的非线性函数逼近特性来解决这一问题的可行性,并分析了在用这种方法建模评估的过程中需要注意的各种问题;其中侧重对在具体构造评估模型时输入输出评估指标集的确定方法和模型的训练验证方法进行了研究,并进一步分析了建立的模型可能的用途。最后指出这种思路也可以推广到对类似的复杂信息系统的综合评估中。     

基于神经网络的广义两点边值问题

在航天领域中 ,多数制导问题均可以抽象为广义两点边值问题。本文探讨了神经网络在广义两点边值问题求解中的应用。首先讨论了离线制导这一类静态两点边值问题的求解 ,在此基础上 ,对在线制导这一类动态两点边值问题进行了分析 ,并给出了有效的解决方法     

多重结构神经网络在平台罗经故障诊断中的应用

提出了基于层次分类诊断模型的多重结构神经网络 (MNN)在平台罗经故障诊断中的应用方法 ,并对其温控子系统的人工神经网络 (ANN)进行了Matlab实现     

神经网络在可靠性工程中的应用

神经网络信息处理技术是近年来得到迅速发展的一个前沿综合性研究领域,它已在许多领域取得令人鼓舞的进展。神经网络具有大规模并行、集团运算等特点,以及强大的自适应、自学习、容错和推广能力,它能够从背景不清楚和不完全的数据中自动提取反映事物内在规律和特点的知识,并能够应用通过学习所获取的知识来进行问题求解,神经网络的这些特点促使许多     

神经网络在目标属性识别中的应用研究

首先介绍了目标属性识别的方法,并对多属性决策模型(MultipleAttributeDecisionModel,MADM)目标属性识别模型进行了分析,在此基础上提出了基于神经网络的目标属性识别模型,其能有效地解决目标属性识别问题。     

神经网络技术在冲压导弹设计中的应用

利用近年来迅猛发展的神经网络技术,成功地建立了某型冲压导弹气动参数和发动机推力、比冲的数学模型,从而克服了用传统回归拟合方法和数学插值计算的不足,为导弹总体参数优化设计和各分系统设计提供了一种新工具.并对网络训练过程中存在的问题进行了分析,提出了具有实际意义的改进方法.