具有变时滞的离散型随机BAM神经网络的稳定性

研究一类具有变时滞的离散型随机BAM神经网络。通过构造Lyapunov泛函以及线性矩阵不等式（LMI）,得出了离散系统全局渐近稳定的充分条件。     

混沌检测在雷达信号测试中的应用

为解决雷达测试信噪比很小的信号检测问题,分析了噪声特性和多普勒信号特性,论述了混沌检测原理,提出了混沌检测方法,并通过实验对混沌检测的可行性及实用性进行了验证。     

轮式装甲车辆的几何通过性建模与仿真

介绍了轮式装甲车辆通过障碍物的规则,分析了几何障碍物属性和通过判断条件,针对几何障碍物属性,提出了几何障碍物的通过算法,建立了几何通过性模型。采用VC＋＋编程对模型进行了仿真,通过仿真实验验证了算法和模型的可行性。     

撤稿声明

经《后勤工程学院学报》编辑委员会研究决定,以下文章已被正式撤销:李新,於飞,胡广水,张劭明.军事通信网络抗毁性仿真研究[J].后勤工程学院学报,2010,26(5):46     

基于舰艇基线及DGPS的雷达实时标校方法

针对舰载雷达标校真值测量困难、精度不高的问题,设计了一种利用舰艇基线数据和高精度差分GPS测量信息进行基线修正、坐标变换,实时计算雷达真值并标校的方法,给出了真值计算模型。测试验证结果表明,该方法得到的真值精度高,使用方便、快捷,不受环境制约,且可同时对多部舰载雷达进行标校,有效提高了舰载雷达标校效率。     

基于BP神经网络的导弹作战方案评估方法

构建了一般的机动发射式导弹作战方案评估的指标体系,通过BP神经网络模型对拟制的导弹作战方案进行了评估,得到了评估结果,为导弹武器作战时快速优选作战方案创造条件。     

基于CRNN的汽车发动机声纹个体识别方法

为提高声纹个体识别率,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和深度循环神经网络(RNN)的声纹个体识别方案CRNN,用于发动机声纹个体识别.该方法通过优化CRNN网络参数,挖掘声谱图"纹路"特征和时序特征,解决现有方法不能充分利用声音信号特征的问题.基于实采汽车发动机声音信号的仿真结果表明,相对于传统方法,改进CRNN能获得更高识别率,达到了98.75％.     

模拟电路的DCNN-ELM软故障诊断

为提高模拟电路的软故障诊断能力,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)特征提取的极限学习机(ELM)诊断方法.先利用DCNN在特征提取方面的优势,从含有电路故障信息的信号中自主提取有辨识力的特征;利用ELM出色的分类性能,构建获取特征的故障诊断模型;通过Sallen-Key带通滤波器电路的故障诊断实验对提出方法进行了验证.仿真结果表明,提出的基于DCNN的故障特征提取方法优于传统KPCA与KSLPP方法,与ELM分类器集成后得到的诊断准确率达到98.2％,有助于改善模拟电路的故障诊断精度,从而验证了其可行性和有效性.     

基于多源先验数据的装备测试性评估方法

针对基于装备多源先验数据融合过程中可能存在数据冲突的问题,提出一种基于多源先验数据的装备测试性评估方法.针对装备设计、生产和制造过程中可能存在的测试性虚拟-实物试验数据、测试性预计信息和专家经验信息等先验数据,将其折合成先验分布参数形式.通过基于兰氏距离和邓熵改进的D-S证据理论来进行数据融合,得到最终测试性评估结果.通过实例分析发现,提出的方法较基于传统Bayes理论和经典D-S证据理论的测试性评估方法而言,其精度更高.     

边缘计算在军事信息系统智能化发展中的应用

边缘计算是物联网技术与人工智能技术深度结合的产物,核心思想是在靠近终端的网络边缘侧就近提供智能服务,满足用户在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求.通过对边缘计算在军事信息系统中运用优势的分析,认为其主要理念内涵符合军事信息系统智能化发展的方向.归纳了边缘计算在军事信息系统领域的相关关键技术,并基于边缘计算搭建了无人机作战信息系统样例,较为直观地展现了如何运用边缘计算提升军事信息系统的作战效能.最后提出几点发展建议,供相关规划部门和研究机构参考.