基于卷积神经网络的雷达辐射源识别

随着电磁环境越来越复杂多变,给电子对抗带来了很大的挑战,基于传统的脉冲描述字和信号识别方法已不能满足战场要求.针对复杂电磁环境下的辐射源精确识别问题,将基于相控阵雷达辐射源的细微特征,主要是包络特征和相噪特征,对其进行分析建模,并结合卷积神经网络提出了 一种基于雷达中频数据和一维卷积神经网络的雷达辐射源个体识别方法,训...     

圆形降落伞下降轨迹控制研究

传统圆形降落伞,如果投放状态或风力预测出现偏差,将无法降落至目标区域.为了解决上述问题,提出了一种调整局部伞绳长度控制降落伞下降轨迹的方法.通过对改变伞绳长度后的降落伞进行受力分析,揭示了降落伞运动状态变化的机理.结合降落伞下降轨迹包络,利用PD控制实现了下降轨迹制导.通过蒙特卡洛仿真得到了可控降落伞的下降轨迹和落点分...     

基于改进神经网络PID的永磁同步电机控制研究

永磁同步电机是高度耦合的非线性时变系统,针对传统的比例积分微分(proportion inte-gration differentiation,PID)控制方式不能完全发挥内置式永磁同步电机的最大转矩电流比控制响应快、精度高的优点,提出了 一种基于差分进化算法的优化神经网络对电流环PID参数进行整定的控制方法,采用Ma...     

利用改进Elman神经网络预测舰船感应磁场

在舰船感应磁场的所有分量中,垂向感应磁场垂直分量很难依靠传统方法进行测量,测量精度也容易受到地磁模拟场均匀度的影响。为避免这一缺陷,提出了粒子群优化Elman神经网络的感应磁场预测方法。在硬件设施良好的磁场监测站测量不同地磁环境下的舰船感应磁场垂直分量、地磁场信号等信息,并建立数据库,利用粒子群优化Elman神经网络学习舰船垂向感应磁场垂直分量与这些磁场信号之间的非线性关系,进而对舰船在未知区域的垂向感应磁场垂直分量进行预测。仿真分析和实验室物理模型实验均验证了该方法的有效性。     

基于BP神经网络的空中目标识别

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。根据空中目标的各种属性,建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型。利用MATLAB神经网络train函数训练采集的样本数据,得到稳定的权值和阈值,为后继的目标识别提供依据。该模型利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高空中目标识别的稳定性和可信度。降低了个别传感器误判而造成的目标识别错误概率。     

多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。     

神经网络指导贝叶斯决策准则用于运动目标分类

本文利用目标的动态特性开发了神经网络指导的贝叶斯决策准则进行目标分类。系统由特征提取器、指导条件概率生成器的神经网络、新颖的序贯分类器组成。所应用的主要特征是从每个航迹中提取的速度和曲率序列。类似于隐式马尔可夫模型(HMM),用隐含状态训练神经网络,网络的输出则是给定观测下出现隐含状态发生的条件概率。然后用这些条件概率作序贯贝叶斯分类器的输入进行分类。一旦接收到新的扫描数据,分类结果递推更新。为了说明所述方法的有效性,介绍了关于高杂波率的多扫描图象的模拟结果。     

马克思主义认识论与现代科技革命——论计算机科学的发展

本文简要论述了马克思主义认识论作为认识和改造自然的完整科学体系,其创立的必然性;革命性和科学性的统一;以及对科学技术革命的指导作用.从马克思主义认识论的角度出发探讨了计算机科学的发展和规律,充分表明了自觉运用马克思主义认识论来指导科研工作的重要理论价值和实用价值.     

一种优化神经网络映射算法——吸收算法

本文揭示了神经计算的本质──并行分布处理,并以此为基础提出了时间步的概念。分析了映射算法的两个重要概念──负载均衡和通讯开销,并提出了映射分配准则。在神经网络的映射分配中引入图论的有关思想,提出了一种优化的神经网络映射算法──吸收算法。最后给出了重要的试验结果,这些数据表明吸收算法是一种有效的映射算法。     

论智能控制（IC）在水面兵器中的应用

对智能控制的应用情况、控制特点、基本型式及其在应用中有待解决的若干问题进行了论述。