坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

武器控制系统的核心部件功能耦合部件

论述了功能耦合部件的功能、组成,及对部件各组合件工作电路的情况,详细分析了功能耦合部件的工作原理。阐明武器控制系统通过功能耦合部件与火控系统进行信息交换,从而实现了对武器的正确控制。     

航炮吊舱与飞机发动机相容性试验

航炮吊舱与飞机发动机地面相容性试验,是为进行空中首次实弹射击是否会引起飞机发动机空中停车事故而进行的摸底试验,涉及到航炮发射时炮口产生的压力场、温度场、所形成的流动变化是否会影响到发动机吞恶劣气流能力。重点介绍了试验过程中所采取的方法和测试手段。通过分析保障空中实弹射击成功的全过程。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

一种信号检测模糊技术及其应用

本文基于模糊理论,建立一种信号检测的模糊模型,并实际运用于连续波多普勒测速雷达目标速度的提取,取得了满意的结果     

ATR算法原理分析

随着现代微处理器和大规模集成电路、集成光路的发展,自动目标识别（ATR）算法技术在现代防御系统领域中具有越来越重要的作用。文章归纳了目标表示方法,着重对ATR算法──一统计模式识别算法、模板相关算法、基于模型的算法、人工神经网络算法,进行了概述和综合理论分析,并得出了一些有用的结论,为ATR系统学科的发展和应用奠定基础。     

大型杀爆战斗部动态威力计算

首先,对动态下战斗部破片杀伤威力和爆炸威力进行了计算,在此基础上,再对多发弹对同一目标的杀伤威力进行了计算。     

自组织特征映射神经网络用于非特定人语音识别

本文就Kohonen自组织特征映射神经网络模型采用其基本学习算法直接用于孤立字非特定人的语音识别时所存在的不足进行了改进。大量的实验结果表明,改进后的方法对得到良好的映射圈和提高识别率具有积极的作用。