火力控制系统研究的人工神经网络方法

人工神经网络提供了新的信息处理方法。着重讨论了多层前向网络的基本特性,结合火力控制系统的研究分析了网络应用的几个方面,并给出了有关的例子。此外,分析了网络设计方面的有关问题。     

残疾退役老年军人心理健康的现状及提升对策研究

基于社会支持理论和灵性理论，选取武汉市C社区参与援越抗美的两名残疾退役军人作为研究对象，采用个案工作模式，以残疾退役军人的生理、心理、社会以及灵性四个维度作为切入点，认为残疾退役老年军人心理问题突出，表现为空虚苦闷、逃避无奈以及消极怯弱，一方面残疾退役老年军人自身缺乏灵性能力，另一方面来自社会支持不足。基于此，需提高残疾退役老年军人的灵性能力、重建该群体的社会支持网络。     

具有高效混洗模式存储器的可编程混洗单元

为向量DSP提出并设计了一种具有高效混洗模式存储器的可编程混洗单元,该结构能够使应用程序的混洗指令在执行时和通用寄存器或访存带宽等系统的关键资源分离,从而提高混洗单元的执行效率.采用区分不同混洗粒度和元素索引等方法对混洗模式所对应的开关矩阵进行了压缩,我们的存储效率高于当前其他方案.该混洗单元具有可编程的特点,应用程序...     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。     

1553B接口模拟制导机设计与实现

根据某型合成孔径雷达项目型号的需要,在对该型号通信协议分析的基础上,采用1553B总线通信接口来设计满足雷达项目型号要求的模拟制导机,以配合项目型号的研制、调试和后续的保养维护等工作。模拟制导机采用某航天研究所自主研发的国产4 M/s速率PCI-1553B板卡、惯性测量单元和PC机结合,构成模拟制导机所需要的导航数据源、串口通信和1553B总线通信接口硬件平台。采用Visua1 C++6.0开发工具,设计模拟制导机界面、数据转换处理等软件构成模拟制导机通信控制平台。项目型号的调试结果证明,模拟制导机能够正确发出指令和制导数据,运行稳定,达到了设计要求。     

基于PSO-SVM与样本加权的武器装备费用建模与预测

武器装备费用预测是武器装备费用分析的重要内容,预测分析的难点之一在于样本数据少,且样本数据具有复杂的非线性特点。充分利用支持向量机的结构风险最小化与粒子群算法快速全局优化的特点,采用粒子群算法快速优化支持向量机的模型参数;充分利用样本信息,模型中样本加权值的确定采用预测误差和样本相似度的样本加权方法,研究建立基于PSO...     

基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别

为提高对空袭目标的识别能力,提出了一种基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别方法.该模型用RS方法构建SVM数据处理系统的前置系统,充分利用RS理论在处理大数据量,消除冗余信息等方面的优势,减少了SVM训练数据,克服了SVM算法因为数据量太大而导致处理速度慢的缺点.根据分类识别的要求,在RS-SVM两类分类算法的基础上,建...     

邻近支持向量机的阵列波束优化

针对标准支持向量回归波束形成器的计算复杂度高、内存开销大、训练速度慢的缺点,提出了邻近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)波束优化方法。PSVM打破了通过对偶问题求解原问题的传统思维,将支持向量回归的约束条件等式化,直接对原问题进行分析与求解,给出了基于PSVM波束形成器的优化模型及具体实现过程,并进行了数值仿真实验。研究结果表明,在保持波束形成器性能基本不变的情况下,降低了计算复杂度,减少了内存开销,提高了训练速度。与传统的支持向量回归波束形成相比,具有良好的快速性,为波束形成器的优化设计提供了一种新的有效方法。     

国防建设巡礼——河南省驻马店市

国家国防动员委员会综合办公室与国防杂志社联合主办坚持党管武装制度。进一步完善双重领导、双向兼职、党委议军、第一书记述职等制度,先后出台了《关于加强党管武装工作的决定》、《关于加强基层武装部建设的意见》和《加强民兵应急分队建设的意见》等文件,为依法开展国防动员工作提供了政策支持。     

面向像斑的高分辨率遥感影像自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度（82%与82.67%）、常规支持向量机分类总精度（87.33%与88%）、最小二乘支持向量机分类总精度（88%与89.33%）相比,精度有明显提升,分类效果较好。