使用多分辨力神经网络的凹自动目标识别

本文介绍用多分辨力神经网络根据目标的凹(分等级的分辨力)图像探测和分类目标的方法。目标识别决策是以使能量函数最小化为基础的。在现行凹图像中可同时获得的几个分辨级上,把一个候选的斑点与目标模型库相比较,由此计算能量函数。为此,通过一个新的多层霍普菲尔德(Hopfield)神经网络,实现一个并发的(自上而下和自下而上)匹配过程。有关的能量函数不仅支持在相同分辨级的单元之间的交互作用,而且支持在不同分辨级的节点组之间的交互作用。这允许不同分辨级的特征互相证实或反驳,以便对潜在匹配的有效评定做出贡献。凝视控制,即再凹向所获得图像空间的更显著区域,由搜索与候选斑点无疑义的高分辨力的特征来实现。提供使用实际的二维(2—D)目标的试验以及它们的仿真凹图像。     

步进电机自动升降频控制

本文介绍了一种采用直接数字合成DDS(Direct Digit Synthesis)原理进行步进电机升降频自动控制的方法。在整个升降频过程中,不需CPU的介入,输出脉冲的频率可按所要求的曲线变化,并且可以按1Hz增量变化,尤其适用于步进电机的微步驱动的控制。     

一种新型电话自动报警系统

提出利用电话网传递报警信息的方案,并给出详细的电路设计方法,它可用于家庭,办公室及仓库的安全报警。     

军事电子信息处理中的人工神经网络技术

本文首先分析了现代战场环境对军事电子系统智能信息处理的应用需求，然后对人工神经网络理论与技术在军事电子信息处理中的现实应用与潜在前景给出了一个较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况，力图展示神经网络用于军事电子信息处理的特色与优势。最后分析了人工神经网络技术发展与应用中存在的一些问题。     

类V型微裂纹检测系统原理

报导了基于漏磁法,采用高信噪比的霍尔磁传感器及放大器,配以高精度的自动传动与光电定位装置,以及自行设计的信号采集与分析处理软件所构成的类V型微裂纹检测系统及其原理。该系统能对宽度在50μm及以下的微裂纹进行检测。     

PTL 证明器的实现技术

基于文［１０］中的理论,我们用Ｔｕｒｂｏ─ｐｒｏｌｏｇ编程,在３８６微机上成功地实现了命题时态逻辑定理的证明器。该证明器在处理ｎｅｘｔ幂次、归纳、归结、◇（ｘ∧ｙ）、ｕｎｔｉｌ　等方面,均有独到之处。这些方面,克服了以往工作的不足。证明器界面友好、速度快、能力强。     

卫星及其诱饵的表面瞬态温度场

文中给出了计算空间目标和诱饵表面温度场的方法,比较了目标和诱饵表面温度特性的差异,指出了这些差异对点目标自动识别的重要意义。     

智能化网络研究进展及舰艇应用分析

智能化网络是网络技术与人工智能技术深度融合的产物,可以使网络具备感知、思考、学习和行动的能力。首先分析舰艇装备对网络智能化发展提出的要求,其次介绍智能化网络相关概念及标准化进展,从ICT设备厂商、电信运营商、学术研究团队、美国海军等维度介绍智能化网络研究进展,最后总结舰艇网络发展现状,探讨分析舰艇网络智能化发展趋势,为推动舰艇网络向高效能、智能化方向演进提供支撑。     

车联网环境下车辆协同高精度定位研究进展

车辆位置信息是许多智能交通应用的基础,如车辆导航、路径规划和车辆编队等.现有研究中融合单车车载多源传感器的定位方法无法有效解决城市峡谷、隧道和立交桥等卫星信号不可用条件下的车辆定位问题.围绕车辆高精度定位进行了综合评述,主要深入研究分析了车辆协同定位技术.首先分析了单车自主定位的关键技术及其主要应用场景;然后对车辆协同...