一种无师训练的模糊极小极大人工神经网络

提出了一种无师训练的fuzzymin max人工神经网络,它兼有一般fuzzymin max网与ART2网的优点,既弥补了fuzzymin max网不能自适应在线学习新类的缺陷,又消除了ART2网警戒门限过高的弊病.经模式识别仿真对比,对同样的输入数据,文中提出的网络用较低的警戒门限值即可达到ART2用很高的警戒门限值才能达到的分类效果,且计算量大大减少.得到的结论是:对模式识别而言,文中提出的网络比fuzzymin max网和ART2网更具有实用价值.     

串行通信控制器在双DSP系统中的应用

介绍了串行通信控制器在双ＤＳＰ系统中的应用,提出了一种双ＤＳＰ对多个串行通信控制器控制的方案,并给出了具体的硬件电路及其在异步模式下的软件设计方法。     

神经网络技术及其在机器耳监测仪中的应用

介绍了利用GAL算法对装备产生的声音信号进行处理,改进完善了基于竞争学习的GAL神经网络。测试结果表明,基于GAL算法的智能耳诊断系统的识别精度和自学习方面优于传统算法。     

光学晶体K2Al2B2O7相位匹配参量放大研究

对K2Al2B2O7（KABO）晶体的相位匹配飞秒激光参量放大（OPA）特性进行了系统的理论计算和分析。分别讨论了Ⅰ型、Ⅱ型参量放大共线以及非共线情况,计算了在不同非共线夹角下的相位匹配角度。研究结果表明：对于一定波长的抽运光,存在一定的非共线入射角对应一定波长的信号光。在KABOⅠ型参变条件下,非共线角的引入使相位匹配角增大。这对于高效率地产生脉宽极短的飞秒参量激光、扩大飞秒激光的调谐范围以及通过参量技术放大飞秒脉冲都具有重要的意义。     

近似熵在发动机故障诊断中的应用研究

介绍了近似熵的概念、主要特点及其算法,提出了基于近似熵的特征提取方法,并且讨论了近似熵值计算中3个参数的选择原则,并对发动机声信号进行了分析处理。通过对比正常状态与故障状态的近似熵值,根据其变化有效地提取发动机故障特征,从而实现了对发动机状态的监测与诊断。实验结果表明近似熵在分析复杂信号特征方面具有很强的能力,在判别机械设备运行状况方面具有很好的效果,是一种行之有效的新方法。     

潜艇磁场外推的数学模型研究

应用磁体模拟理论,根据潜艇包络面上的磁场数据提出了潜艇磁场外推的数学模型,论述了该模型的数学原理、磁位函数计算方法及具体应用时有关参数的确定方法等,并对计算精度作了考核.结果表明:该模型精度较高,具有一定参考价值.     

二维约束点集Delaunay三角剖分算法研究

在已有算法基础上,提出了任意二维约束点集Delaunay三角剖分的新算法,算法仅在局部产生少量新点,并在局部对三角剖分进行修改,便可保证整体三角剖分符合Delaunay性质.     

分布式小卫星SAR回波仿真快速算法

回波信号仿真是研究分布式小卫星SAR系统的基础,对于系统总体设计具有重要意义。大范围自然场景回波仿真导致巨大的计算量。快速算法基于FFT实现,首先在时域利用脉冲序列近似表征场景在慢时刻的响应,然后利用FFT在频域实现线性时不变滤波以产生场景回波,算法能够有效减小运算量。对仿真的回波进行成像和干涉处理,结果验证了算法的有效性。     

面向NCW的C2参考模型研究

对C2系统仿真及评价而言,在网络中心战背景下构建一个良好的参考模型是目前C2领域研究中的瓶颈问题.以过程模型及MOM框架为核心构建了面向复杂网络的C2系统概念性模型框架.在构筑抽象的C2过程模型框架基础上,借鉴认知决策(RPD)模型的概念,从感知分析及参数估计、态势评估、模式匹配、行为确定四个方面对C2过程模型进行了形式化描述,同时从个体信息能力度量、个体态势感知能力度量、个体决策能力度量、个体指挥引导能力度量、信息共享能力度量、态势共享能力度量、协同决策能力度量、作战意图共享能力度量、作战意图同步能力度量9个方面对C2 MOM框架进行了分析.     

对空观察哨情报融合

在得到对空观察哨直接观测信息的基础上,对目标可能航向进行二次外推,并利用效用函数综合评估法对目标相关性进行检验,完成对目标信息的融合,解决了观察哨情报数据关联和航迹外推问题.仿真及试验结果表明该方法用于防空观察哨情报融合是可行的,其结果分析的应用能指导观察哨训练和战时观察哨的配置.