基于多级Sigmoid神经网络的城市交通场景理解

交通场景的理解是交通监控、汽车安全辅助驾驶的基础.提出一种基于多级Sigmoid神经网络的城市交通环境理解方法.将5个3D结构特征与物体外观特征相结合表征城市交通环境,为了提高交通环境识别率,采用多级Sigmoid神经网络(MSNN)进行图像分割与识别.在公共测试视频数据库CamVid dataset 进行实验,实验结果表明了该方法的有效性.     

RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。     

网络化防空作战C~2结构模型抗毁性

从网络动力学特征的角度,研究网络化防空作战C2结构模型抗毁性问题,针对以往的抗毁性测度指数不适用于C2网络抗毁性研究的现状,考虑C2网络信息融合的时延及战场感知覆盖率等因素,提出的抗毁性测度指标:最大连通片尺寸与网络规模比,最大连通片平均最短路径长度L,网络化效能系数。在指标的基础上对C2网络模型的抗毁性进行研究,并分析不同的空袭策略对防空作战C2网络抗毁性的影响。     

Agent目标判别的神经网络-证据理论法

重点研究了目标识别领域中证据理论与模糊神经网络相结合的多Agent数据融合方法.作为传统Bayes理论的推广,证据理论由于满足更弱的信息来源条件,尤其是在区分不确定与未知方面显示了很大的灵活性,因此备受关注.然而,基本可信度的分配是一个与实际应用密切相关的问题,也是较难操作的一步.本文通过对模糊神经网络的训练来处理证据理论的基本可信度分配问题,经计算机仿真表明这是一种行之有效的方法.     

基于动量BP神经网络的确定掩护重点问题研究

确定掩护重点是地面防空作战的一个重点和难点问题。通过分析影响确定掩护重点问题的主要因素,建立评价指标体系,利用动量BP神经网络解决了确定掩护重点的评价模型,并采用MATLAB6.5的神经网络工具箱进行仿真实现。方法较好地降低主观误差,为确定被掩护目标重要性排序和兵力分配提供了依据。通过对BP算法的改进,减少了误差,提高了学习速度。模型思路清晰,算法简单实用,较好地解决了防空兵辅助决策系统智能确定掩护重点目标的问题。     

基于差分和神经网络的同步辐射光源图像压缩方法

针对常见的图像无损压缩方法效果不佳问题,提出了一种基于图像差分和神经网络的同步辐射光源图像无损压缩方法。通过图像差分以减少图像序列内部的线性相关性,训练神经网络模型以学习图像序列内部的非线性相关性,得到预测概率分布,结合算术编码压缩。为加速预测和编码过程,将像素值按位分裂为两部分进行并行处理。基于上海同步辐射光源图像的测试表明,相较于便携式网络图形、JPEG2000和自由无损图像格式等,该方法可将压缩率提升20%以上,像素位分裂可以缩短30%的模型预测和编码时间。     

海战仿真中的智能对抗行为建模方法研究

在海上模拟训练领域,战场仿真中兵力行为的逼真性、对抗性直接影响训练效果,兵力行为建模技术是海战仿真中的核心,随着深度强化学习在军用领域研究的逐步深入,采用规则推理与强化学习相结合的思路实现海上兵力行为建模是一条较为可行的技术途径,为构建模拟训练中智能对手提供了技术支撑.     

PCI-9118数据采集卡的FSK信号采集与处理

以PCI总线为基础的数据采集系统可以大大提高数据采集率,PCI-9118卡是由Adlink公司生产的基于32位PCI总线结构的高性能的数据采集卡。首先介绍了PCI-9118的双缓存原理,以及使用PCI-9118数据采集卡对连续的大量数据进行采集并快速处理,然后介绍了在WIN98下控制PCI-9118卡对某通讯系统FSK信号进行数据采集及处理流程。     

多目标跟踪的神经网络实现方法

多目标跟踪在军事和民用方面得到广泛的应用。自适应网络模型 ART对已学习过的对象具有稳定的快速识别能力 ,同时又能适应未学习的新对象 ,ART模型的这种优势可直接应用于雷达的多目标跟踪。经过仿真验证 ,利用 ART模型解决多目标跟踪数据关联问题的方法较为有效。     

浅析边防战术的特性

边防战术是指导和进行边防战斗的方法.了解掌握边防战术的特点与性质,对于公安边防部队指战员保卫国家主权和领土完整,打击边境各类违法分子,维护边境地区的安全行动十分重要.分析了边防作战的对象、任务、目的及边防战术具有的军事性、公安性和执法性等特性.