一类极小能控制与广义样条函数

本文讨论由一般微分方程确定的时不变线性系统的一类极小能控制问题。首先,通过引入降阶逆向系统揭示了原系统的输入与输出是由某个积分-微分算子联系着的,并利用该算子建立了极小能控制与广义样条的联系;然后在对于输出端的一类较广泛的约束条件下,导出了其输出空间与文[1]的输出空间具有类似的构造性质,从而建立了与文[1]类似的投影公式与递推公式。     

变量有界线性目标规划的对偶算法

本文讨论了变量有界的线性目标规划问题,给出了求解这类问题的一个对偶算法,此方法与变量有界线性规划问题的对偶算法相类似。文中证明了算法的有效性,并举例说明了计算过程。     

互瞄定位法精度分析

介绍了超视距目标指示中的互瞄定位法的基本原理和影响互瞄定位法的主要因素,推导了互瞄定位法精度分析模型,并对其进行了精度分析。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

武器控制系统的核心部件功能耦合部件

论述了功能耦合部件的功能、组成,及对部件各组合件工作电路的情况,详细分析了功能耦合部件的工作原理。阐明武器控制系统通过功能耦合部件与火控系统进行信息交换,从而实现了对武器的正确控制。     

发展高技术武器的思考

高技术武器是多项高技术的有机综合体。发展高技术武器,由于未知因素多、技术难度大、试验设备昂贵、生产工艺复杂以及研制周期长等原因,通常需要高投入。发展高技术武器,在技术上要“独出心裁”,用冒失败的风险去换取效     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。