使用多分辨力神经网络的凹自动目标识别

本文介绍用多分辨力神经网络根据目标的凹(分等级的分辨力)图像探测和分类目标的方法。目标识别决策是以使能量函数最小化为基础的。在现行凹图像中可同时获得的几个分辨级上,把一个候选的斑点与目标模型库相比较,由此计算能量函数。为此,通过一个新的多层霍普菲尔德(Hopfield)神经网络,实现一个并发的(自上而下和自下而上)匹配过程。有关的能量函数不仅支持在相同分辨级的单元之间的交互作用,而且支持在不同分辨级的节点组之间的交互作用。这允许不同分辨级的特征互相证实或反驳,以便对潜在匹配的有效评定做出贡献。凝视控制,即再凹向所获得图像空间的更显著区域,由搜索与候选斑点无疑义的高分辨力的特征来实现。提供使用实际的二维(2—D)目标的试验以及它们的仿真凹图像。     

有限精度的 BP 神经网络高速算法

精度要求是神经网络硬件实现的一个关键问题。本文提出了一种有限精度的BP高速算法，通过实例验证，该算法适于低精度，且收敛速度快。     

Min-max 模糊 Hopfield 网络的一个基于容错性的学习算法

在一定的条件下证明了Min－max模糊Hopfield网络吸引子的吸引域随着连接权矩阵的减小而增大，在此基础上，设计了一个基于容错性的学习算法。在一定的意义下，用该学习算法得到的矩阵最小，从而此时系统具有最优容错性。最后用实例验证了结论。     

采用神经网络技术降低机电设备BIT虚警

机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 的突出问题是虚警率高，重要原因之一是 Ｂ Ｉ Ｔ 系统传感器通路故障。本文选取神经网络技术进行传感器通路故障诊断，剖析某大型船舶动力装置机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 系统中传感器通路的故障机理和类型，得到其故障样本数据，经过神经网络学习训练后对实际系统进行故障诊断和识别，实验结果表明该方法简洁、有效，能够有效地诊断故障并识别出故障类型，具有实用价值。     

S—饱和集的性质及其应用

在一般拓扑空间(x,τ)的非标准扩张(“x,”τ)中引入S—饱和集的概念.在一定条件下,S_t映射对于S—饱和集保持集的基本运算.基于这一事实,证明了标准Souslin集与Loeb可测集的关系定理,得到μ_L一零集在S_t映射下是μ—零集的一个充分条件.     

被动定位算法研究

对几种被动定位方法的定位精度进行了计算比较,选择了可行的定位方法,分析了影响定位精度的有关因素,并对其加以说明。     

B-1B轰炸机首次出征海湾

在美国派往海湾地区的作战飞机中,有3架B-1B轰炸机是第一次出征,驻在巴林的美国空军基地。估计美国的意图是:①利用“沙漠惊雷”行动检验其执行常规轰炸的能力,因为B-1B自服役以来还没有经历过实战考验;②增强对伊拉克的打击能力,B-1B可在敌防空     

坦克数据通讯网中的协议分析

通过对坦克车内局域网1553B协议的分析,并与一般计算机通信标准局域网做对比,指出不能用标准局域网协议和纶构取代1553B协议。参考 ISO开放系统互连的协议模型,对1553B协议进行了分层设计和进一步构想。     

保凸均匀三次B样条插值曲线

均匀三次Ｂ样条曲线虽然具有保凸性,但曲线不通过任何控制顶点,我们在相邻两个控制点之间插入两个新的控制顶点后,所产生的新的均匀三次Ｂ样条曲线不但插值原来所有控制顶点,而且还保凸。本文描述的曲线可以作局部修改,给出了两个数值例子。