技术创新绩效评价体系及模型分析

正确评价企业技术创新系统的创新绩效是提高企业创新效率的前提争基础。通过对企业技术创新的分析,提出了企业技术创新绩效评价的指标体系,然后对指标体系进行构建,并对评价模型进行研究,对企业采取有效的技术创新战略、完善创新机制和文化、提升技术创新能力具有指导意义。     

犯罪动态序列的ARIMA模型

运用时间序列分析方法,借助于SPSS软件,建立了犯罪动态序列的季节性ARIMA模型,并对未来的犯罪趋势进行了预测。     

基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准研究

在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%～150%.     

一种全局最优的多感测器检测融合算法

在实际检测中,由于带宽、信道衰落和信道噪声等因素的影响,从本地检测器至融合中心的信道通常无法保证为理想传输信道,另外由于本地检测器和融合中心的距离比较远,会加剧信道的非可靠性和增加信道的传输能量,于是就在本地检测器和融合中心之间增加中继节点.然后利用贝叶斯规则对所有节点的判决规则进行联合最优化.最后通过仿真对系统的检测性能进行了比较.     

弹炮结合武器系统效能评估方法研究

通过Matlab软件编程,建立了一个小规模的弹炮结合武器系统的作战仿真模型,进行蒙特卡罗仿真.通过对仿真结果的分析和参考相关文献,确定影响弹炮结合武器系统作战效能的主要因素.建立一个BP神经网络模型,该模型以这些影响弹炮结合武器系统效能的主要因素为输入,以弹炮结合武器系统对目标的拦截率为输出,利用大量仿真所得数据作为样本对神经网络模型进行训练,并验证了其有效性.     

超宽带随机信号雷达的应用研究

超宽带(UWB)雷达和随机信号雷达是近年来发展的2种新体制雷达.超宽带雷达具有高距离分辨率,目标识别和检测能力强的特点.噪声雷达具有低截获,抗干扰能力和电磁兼容性好的特点.通过结合UWB雷达技术和随机信号雷达技术,提高了雷达系统设计的综合能力.UWB随机信号雷达在未来的民用和军用领域具有巨大的潜力.     

一种基于柔性形态学的红外图像分割方法

红外成像制导导弹的图像分割是图像处理中的重点和难点之一.提出了一种基于柔性形态学的红外图像分割算法,首先对目标红外图像进行柔性形态运算,然后在此基础之上采用模糊c均值聚类方法将图像转化为二值图像,从而得到比较精确的分割图像.最后,通过计算机模拟实验表明:该方法性能优于传统检测算子,并且具有抑制噪声的功能.此研究对于实现红外图像的稳定跟踪具有一定的应用价值.     

基于自适应训练的一种新的软决策融合算法

为了提高系统的检测性能,本地检测器应用了软决策算法,提出一种新的结构框图.将本地判决送至自适应训练器来估计本地检测器的性能参数,然后将得到的性能参数反馈至本地检测器来控制本地的检测门限.另外又将本地判决和可信度送至融合中心进行融合判决得到最终的判决,随后给出了迭代算法.最后通过三检测器系统仿真说明了算法的可行性,检测性能比硬判决有所改善.     

反辐射导弹对地空导弹雷达装备的毁伤模型研究

对常规杀伤方式(破片杀伤)反辐射导弹建立毁伤模型,分析其破片场,研究其有效破片随距离的失效规律,最后讨论其模拟程序框图,仿真运算验证模型的可行性.     

非完备参数信号集中式检测新方法

在复合假设检验中,广义似然比检验(GLRT)和贝叶斯(Bayesian)方法是2个广泛应用的方法.研究了这2种信号检测方法在分布式传感器网络中非完备参数(波形已知但幅度未知)估计中的应用.验证了GLRT的性能并进行了改进,提出逼近的Bayesian检测器,并与精确Bayesian方法比较,得出逼近的Bayesian检测器总有闭表达式的结论.仿真结果表明,提出的方法与精确Bayesian方法具有相近的性能.