航空工业发展战略之我见

航空工业发展战略的取舍是一个战略思考过程。科学发展观,就是以人为本,全面、协调和可持续发展的发展理念。而讨论航空工业的基本定位、军用航空产品市场结构和研发管理特征、航空工业战略性转轨等问题,可以为确立航空工业以人为本,全面、协调和可持续发展战略提供若干重要依据。一、航空工业的基本定位1、航空工业的科技带动作用航空工业产品是一个从位于高端的主机产品(系统产品)到通用的具有专业特点的低层次部件以及军民品界限逐渐淡化的产品,是呈梯级化的准公共产品。其中,许多低层次产品技术是军民两用技术,航空产品本身也分化为军用…     

基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。     

二值化联合变换相关器识别复杂背景目标时的阈值选取

讨论了利用二值化联合变换相关器对复杂背景目标进行相关识别的阈值选取问题。由于不同阈值对二值化联合变换相关器识别结果有很大的影响,阈值过高,会损失过多的联合变换功率谱中的有效成份,使相关峰减弱;阈值过低,会使联合功率谱中的噪声放大,相关峰可能被淹没在噪声之中。因而存在一个最佳阈值。实验表明,最佳阈值位于联合功率谱最大灰度值的40%～50%之间,在此阈值范围内,相关峰值较高,噪声也得到有效抑制。     

基于NNLI技术的齿轮箱故障诊断

将NNLI技术应用到齿轮箱的故障诊断中,提出了基于NNLI的特征提取方法,并将该方法与神经网络结合起来,进一步提出基于NNLI特征提取的神经网络故障诊断方法,给出了两种不同的网络分类器,通过齿轮箱故障诊断实例验证了该方法的有效性。     

基于神经网络模糊融合技术的潜艇声纳目标识别系统

将神经网络和属性层模糊数据融合技术应用于潜艇水下目标识别是解决潜艇声纳目标识别问题的有效途径。本文建立了声纳目标识别系统的结构模型和算法模型,设计了一个基于神经网络属性层模糊数据融合的目标识别系统,研究了将噪声信号功率谱和双谱用于目标识别,并进行了仿真,验证了该系统的可行性和有效性。     

反舰导弹入射流的数字特征研究

在建立反舰导弹攻防对抗模型时 ,通常假设反舰导弹的入射流为POISSON流。根据反舰导弹饱和攻击的实施方式和反舰导弹射击方程 ,建立了反舰导弹饱和攻击时各枚反舰导弹进入目标舰对空导弹有效射程内的时间间隔模型。经仿真不同发射平台、不同编队形式的饱和攻击 ,发现反舰导弹进入舰空导弹有效射程内的时间间隔不是POISSON流 ,而是在一定范围内基本服从均匀分布。     

跳频通信抗扫描干扰研究

本文以扫描干扰为研究对象,结合跳频信号的特性,给出了一种扫描干扰的分类原则,提出了对各类扫描干扰信号的分解方法,讨论了通过干扰图案再生并修正跳频图案来克服扫描干扰的方法。     

水面舰队目标的探测与识别技术研究

介绍了水面舰艇编队的反导防御措施、TBM的技术特点、突防与打击措施等,分析了利用TBM打击敌水面舰艇编队目标的可行性,并进一步对TBM打击水面舰队涉及到的若干技术问题,如舰艇编队目标与环境的电磁散射特性、自动目标识别技术以及电子干扰对抗技术等进行了探讨和研究.     

基于图元识别的OCR文本图像倾斜矫正快速算法

提出了一种基于文本图元识别以跟踪字符中心线的高精度矫正OCR图像倾斜的快速算法,该算法思想虽然简单,却具有高效和高精度的特点,同时还具有高可靠性和良好的抗噪特征.实验表明,该方法完全满足实时应用的需要.     

基于矩阵分析的D-S证据理论的多传感器雷达体制识别

采用不确定推理的矩阵分析方法,建立了用于雷达体制识别的多传感器数据融合的数学模型,提出了一种基于矩阵分析的多传感器信息融合的新算法,结合多传感器多测量周期的雷达体制识别给出了具体的实例.识别结果说明了该算法的有效性.