基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法

为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。     

基于独立分量分析和神经网络的钢结构损伤识别方法

为了有效剔除钢结构振动信号中的噪声,提取用于损伤识别的特征量,采用独立分量分析方法分离统计独立信号,同时得到表征结构损伤状态的混合矩阵,然后将混合矩阵作为特征量输入至神经网络进行训练,最后将训练好的神经网络作为分类器进行结构损伤识别.在冲击载荷作用下,针对钢框架结构模型进行了不同损伤部位的振动实验,结果表明:基于独立分量分析和神经网络的损伤识别方法具有较高的识别率和可重复性,而且实现简单,在结构损伤识别领域具有较大的应用潜力.     

北斗无源定位技术

研究无源北斗定位技术的目的,在于解决目前北斗定位体制下,存在用户数量受限、用户机需发射信号、定位数据更新率慢等缺点。利用现有的2颗北斗地球同步卫星、1颗备份卫星的星历信息以及测量获得的时差信息,可以推导出实现无源定位的数学模型。该方法通过试验数据获得了50 m范围的定位结果,从而验证了该项技术的正确性。     

“K—means改进算法在网络入侵检测中的应用与研究”通过技术鉴定

7月13日,我院在科研部会议室召开了由通信工程系研制的“K-means改进算法在网络入侵检测中的应用与研究”项目技术鉴定会。鉴定委员会由西北工业大学、西安电子科技大学、中国飞机强度研     

弹道参数的人工神经网络算法研究

将神经网络理论引入火控领域,建立一个输入参数为高度Ｈ、速度Ｖ和俯冲角λ的多层神经网络模型,用Ｂ－Ｐ学习算法,对弹道的射程Ａ和落下时间Ｔ进行拟合。仿真结果表明,神经网络是用于弹道参数拟合的一个有效的方法,并取得了满意的精度。     

威胁环境生存突防优化策略分析

讨论了影响飞机作战生存性的主要因素,建立了生存概率模型。根据生存概率模型确立了威胁环境生存突防优化策略。最后,为了简化计算推导了实用危险性模型     

基于神经网络的8位A/D转换器的硬件实现

本文阐述了双极性信号的８位Ａ／Ｄ转换器的基本原理,给出了由Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的原理电路逐步演化成实际电子线路的整个过程,并对实际硬件电路进行了计算机仿真,取得了满意的结果。     

利用多层神经网络实现核爆/非核爆的模糊综合评判方法

着重讨论了模糊综合评判与ＢＰ网络结合的原理,构造了一个可实现模糊综合评判的ＢＰ网络,并将其用于核爆／非核爆识别。以美国ＮＢＤＳ的软件判据为基础,检验了识别的效果。结果表明,对实测９个核爆样本均能正确识别,对模拟产生的３５个核爆非核爆样本,误识２个,总的正确识别率达到９５．５％。     

具有时间约束任务的无人机航迹规划方法

根据战场环境中威胁的种类及特性,建立了威胁模型,描述了威胁范围与威胁概率的关系;在对具有时间敏感性任务的无人机进行航迹规划时,根据无人机任务的时间限制,结合无人机的性能参数,采用适当增加风险代价,来满足任务时间要求的方法,改进了A*搜索算法,将A*算法的代价估价函数设置为与时间相关的函数,采用变步长搜索策略,通过判断是...     

基于聚类算法的多无人机系统任务分配

针对现有任务分配方法在任务点较多时不易解算,且计算量大的问题,提出了基于模糊C-均值聚类算法的多无人机系统任务分配方法.首先,利用模糊C-均值聚类算法得到的隶属度矩阵对任务点进行初始分配;其次,针对基于空间划分聚类可能造成各UAV任务不均衡的问题,设计任务的局部优化调整规则;最后,结合单旅行商问题,利用Tabu Sea...