基于自适应小波正交基神经网络的参数辨识

提出了一种基于小波正交基神经网络的非线性在线辨识方法.小波变换具有良好的收敛速度和逼近精度,神经网络具有强大的非线性映射能力、自学习、自适应等优势,采用正交基小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数和神经网络的优点;制导航弹数字仿真结果表明, 该方法对含噪声数据进行处理效果好,能很好地满足非线性在线辨识的需求.     

一种灰度图象中的小目标识别方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测提取出灰度图像中包含目标的小区域。然后利用传统的门限自动选择方法找到合适的门限,利用该门限值对所获目标区域进行二值化以得到目标,然后采用改进不变矩方法提取目标特征并采用优化BP神经网络进行识别。该方法经实验验证,效果较好。     

基于神经网络的雷达抗欺骗干扰方法

对雷达抗应答式欺骗干扰的特征提取方法进行了改进,统计方法将均值与方差特征相结合定义特征因子,神经网络方法用Kohonen网络进行特征提取。仿真结果表明,2种方法都具有较好的抗应答式欺骗干扰性能,而神经网络方法性能更为优越。     

基于改进卡尔曼滤波方法的机动目标跟踪研究

针对在机动目标跟踪中当目标作高度机动飞行时卡尔曼滤波可能会出现严重发散的情况,提出利用BP神经网络校正其滤波结果,并将遗传算法应用于BP网络的训练过程,以解决BP网络训练速度慢的缺陷,提高算法的实时性。仿真表明该方法是可行的、有效的。     

基于多级神经网络的类型融合

研究了基于多级神经网络的类型融合方法。这种多级神经网络分为传感器子网和融合子网两部分。传感器子网是一种基于专家规则的模糊神经网络,根据专家规则确定网络结构,网络节点和传递函数都有明确的意义,避免了普通神经网络层数和隐层节点数难以确定的缺点。经过训练的传感器子网能够实现各目标类型的置信度分配,然后用融合子网对多个传感器子网输出结果进行融合,得到目标类型的最终判决。在融合子网中,加入了各传感器的可信度,使融合结果更可靠。仿真结果表明,此方法鲁棒性强,识别率高。     

中学物理实验教学的研究

一、引言创新是一个民族的灵魂,是一个国家兴旺发达的不竭动力。人类社会在不断的创新中取得发展进步,人类本身也通过创新获得不断的完善与提升,因此,大力提高民族的创新素质,就成了一项重大而紧迫的任务。而实验教育义不容辞地要担负起培养创新精神、发展创新能力的责任。实验     

几道物理试题的解法探讨

本人对《全国初中应用物理知识竞赛辅导》个别题目的配套解析持有不同的见解。题目P175页第16题,有几个完全相同的灯泡,它们的额定电压均低于电源电压,为使每只灯泡都能正常发光,可采取如下两种措施:将它们并联后与R1串联接在电源上,如图甲所示;或将它们串联后再与R2串联接在电     

用“等效观点”求解物理试题

物理试题所表达的物理过程,物理情景存在着千差万别,因而求解物理试题的方法也就因题而异,多种多样,各有不同。其中,用“等效观点”求解某些物理试题,清晰明朗,省时省力,事半功倍,不失为一种良好的方法,下面就几个方面加以说明之。一、用等效观点求解匀速运动问题例一,两金属杆     

重复脉冲激光辐照InSb(PV)型探测器的热损伤

在建立高斯型重复脉冲激光辐照InSb(PV)型探测器物理模型的基础上,采用近似解析解的形式计算了圆柱形InSb靶板的二维温度场。通过数值分析得出了在激光辐照时,InSb(PV)型探测器的温升与时间的关系,并计算出相应的损伤阈值。研究表明:在高斯型重复脉冲激光辐照下,损伤阈值受到脉冲数目、宽度、重复频率以及脉冲激光光斑半径的影响,InSb(PV)型探测器会发生熔融损伤,发生于迎光面的光斑中心。对于一定厚度胶层的InSb(PV)型探测器,只有强度大于一定阈值时重复脉冲激光的辐照才可能发生熔融损伤,越薄的胶层对应的损伤阈值越大。为了增加InSb(PV)型探测器的激光对抗能力,应该减小胶层厚度。     

数据融合技术在CGF建模中的应用

提出了将数据融合技术应用到计算机生成兵力 (CGF)建模中的思路和方法。在分析数据融合技术的基础上 ,深入讨论了卡尔曼滤波和最小二乘相结合的滤波方法以及一种改进的离散Hopfield神经网络 ,并结合一实际系统 ,建立了模型 ,给出了仿真结果。结果表明 ,数据融合技术和CGF建模相结合具有一定的应用前景和研究价值。