一种具有分层结构的Ad Hoc网络地址自动配置机制

提出了一种具有分层结构的Ad Hoc网络地址自动配置机制.在该机制中,群首节点负责维护全网节点的地址使用情况表,处理网络的分割与合并;新入网节点通过代理节点向群首节点申请地址;使用蚁群算法优化选择代理节点,利用地址表备份机制减少群首节点失效的影响.与MANET Conf协议和ODACP协议的仿真比较结果表明,该方法能够在更短的时间内、使用更少的通信开销为节点分配地址,并且在网络规模增大时,该方法的地址自动配置性能并没有急剧下降,具有更好的可扩展性.     

某型工程车虚拟操作训练环境设计

采用基于Vega和Creator的虚拟现实仿真机制和人机交互设备,构建某型工程车训练仿真系统虚拟操作训练环境。根据位置跟踪传感器跟踪受训人员手的位置和姿态,使用数据手套获取受训人员手部各关节数据,驱动虚拟手实现人机交互,完成虚拟操作训练任务,并采用前馈神经网络模式识别法和空间位姿判别法,分别对静态手势和动态操作命令进行识别。     

基于QFD-BP神经网络的装备保障能力需求分析

针对装甲机械化部队作战基本流程,分析了部队装备保障基本任务,给出了任务剖面图。根据任务决定能力需求的原则,进行了装备保障任务到系统能力的需求分析,并对系统能力进行功能能力和使用能力分解,建立了任务-能力需求转换的QFD（Quality Function Deployment）质量屋结构图。利用QFD的BP神经网络对装备保障任务-能力重要程度进行分析,得出了系统能力的需求权重,给出了关键能力指标,为基于能力的装备保障系统建设提供参考。     

系泊状态下舰载捷联惯导系统自对准研究

系泊状态下舰船发生三轴摇摆,使惯性元件中附加摇摆信息,严重影响对准精度。给出了较为完整的对准办案：在粗对准阶段,将惯性元件输出数据进行预处理以实现姿态矩阵的粗略估计;住精对准阶段,采用参数辨识法计算角速度和角加速度以实时估算杆臂K度,实现对杆臂误差的补偿,并通过卡尔曼滤波完成对姿态的精确估计。仿真结果表明：粗对准方案能够较准确地实现水平姿态跟踪,参数辨识法避免了对角增最二次微分引入的误差,验证了方案的可行性。     

基于一类弱连续T-模的模糊Hopfield神经网络研究

基于一般的弱连续T-模与取大（V）模糊算子的复合,建立了具有一般意义的动态模糊神经网络——模糊Hopfield神经网络,并系统分析了该动态系统的性能：在Hamming距离意义下证明了该网络是稳定的,而且其平衡点（吸引子）具有全局Lyapunov稳定性。最后,提供了一种有效的学习算法。     

主成分分析的模糊神经网络目标识别系统

提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks,FNN)的目标识别算法.在对目标进行模糊化处理基础上,通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)提取相应的特征空间,以畸变的特征向量对系统进行训练,从而获得较高的目标变化适应性.仿真实验结果表明, 这种方法具有较强的自适应能力,抗噪性能也有所提高.     

模糊神经网络集成在液压故障诊断中的应用

阐述了神经网络集成的基本概念及其在液压故障诊断中应用时的个体网络生成方法和结论结合方法.根据液压系统的工作特点,采用Gauss随机函数作为个体网络的训练样本的随机采集函数,使个体神经网络的输出集中于各工作阶段的主要故障,并保持了个体网络之间的差异性,增强了网络集成的泛化能力.     

混沌背景下基于神经网络的编码信号检测新方法

提出了一种混沌背景下的编码信号检测新方法。信号检测过程包含两个步骤:混沌信号的预测和检测判决。该方法利用非线性前馈神经网络进行混沌信号模型的创建,并采用13位巴克码作为编码信号。仿真结果表明,通过该方法进行编码信号检测可以得到较高的检测概率和较低的虚警概率,整体检测性能较高,并且对于不同信噪比的信号具有较强的鲁棒性。     

基于混合神经网络的野战仓库伪装效能评估

随着现代高技术的发展及其在军事领域的广泛应用,战场透明度明显增加.在未来战场上,发现即意味着被摧毁.野战仓库的生存也面临前所未有的严重威胁,伪装就成为其提高自身生存能力的有效手段.伪装效果的好坏将直接影响其战场生存力.采用遗传算法改进BP神经网络模型,分析了其基本思路以及具体实施步骤,并运用其对野战仓库伪装效能进行评估.实例表明,该模型能够较好地克服人为因素和模糊随机性的影响,评估结果更为科学可信.     

带落角约束的再入机动弹头的复合导引律

针对再入机动弹头垂直打击目标的要求,研究了具有末端落角约束的复合导引律.该导引律包括俯冲平面内的制导方程和转弯平面内的制导方程,通过在最优导引律的基础上引入滑模变结构控制,增强导引律的鲁棒性.为了减小控制量的抖振和能量损耗,提出了采用RBF(径向基函数)神经网络自适应调节切换项增益的方案,数学仿真验证了该方案的有效性.仿真结果还表明,与最优导引律相比,复合导引律在外界干扰的影响下仍能保持较高的制导精度.