基于贝叶斯网络的特征分类器

本文讨论了贝叶斯网络的基本概念,推理算法和参数设置问题,研究了贝叶斯网络作为特征分类器的特点,以及在多传感器目标识别中的应用。     

地面侦察传感器的功能模拟研究

本文介绍了TRS-97地面侦察传感器的基本组成与工作原理,从基于作战模拟的需要出发,建立了其简化的系统功能模拟模型,为战场目标信息获取在计算机作战模拟中的合理描述提供了一种思路。     

全息透镜联合变换相关器作多目标识别

提出了一种用光学联合变换相关器作多目标识别的方法。该方法采用多焦点全息透镜产生N个联合变换功率谱列阵,并进行了理论分析和实验。     

加强英语基本功训练 提高学生整体素质

本文旨在讨论加强英语基本功训练 ,提高学生的整体素质。具体从语音语调、板书设计、英语口语三个方面阐述了加强学生基本功训练 ,以适应现代英语教学的重要性 ,以及加强基本功训练的具体措施和方法     

等离子体隐身技术初探

1引言 为了在目标识别、跟踪、拦截技术的不断发展中,提高飞机、导弹、舰艇和军用车辆等武器装备的生存力,形成了一门新兴的综合技术——隐身技术,该技术实质上就是尽量减少目标本身对雷达、红外及其它光、电、声探测系统的显示特征。传统的隐身技术主要着眼于改变飞行器的外形和结构以及采用吸波材料和表面涂层以降低雷达散射截面(RCS)。而本文将重点探讨一下利用等离子体技术实现隐身的技术(以下简称等离子体隐身技术)。     

基于模糊集理论和D-S证据推理的空袭目标识别

目标识别是防空作战指挥过程中信息处理的一个重要环节。在基于模糊理论目标识别基础上,引入D-S证据理论,通过对模糊隶属度进行重新分配,较好地克服了随机因素的影响,可望进一步提高对空中目标的正确识别率。     

基于D-S理论的多传感器空中目标识别

针对当前空中目标识别的特点,探讨基于D-S理论的多传感器空中目标识别方法.设计了一套多传感器空中目标识别算法.详细推导了该算法,对"未知度"的概念进行了扩充,让其涵盖了部分不可求的逆命题,并结合具体实例对其应用进行了验证和分析.分析表明,该算法能够较好地识别空中目标.灵活确定"未知度",适当扩充"未知度"的概念,可使一些复杂问题简单化,通过较少地运算达到预定效果.     

一种雷达类型识别方法

针对目前雷达辐射源识别中存在的,对于数据库中未存储的雷达类型识别能力较差的情况,提出了一个雷达辐射源识别系统,在系统中将雷达的识别分为已知雷达识别和未知雷达识别两个部分分别进行,并给出了系统各个组成部分的实现原理。试验证明,本系统对于未知的雷达类型有着较强的识别能力。     

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。