RBF神经网络在飞艇单发停车故障中的应用

针对飞艇单发停车故障,提出了一种基于径向基神经网络的模型跟随非线性重构控制策略,并使用遗传算法对RBF网络进行了优化.该方法通过响应误差构造神经网络的学习规则,神经网络的输出驱动系统向着消除误差的方向运动.理论分析和仿真验证表明,该控制策略具有良好的重构性能和鲁棒性.     

某直升机综合航电显控仿真系统的开发与实现

根据某直升机改装大型综合航电显控系统的需求,依据其拓扑结构,进行了仿真系统的硬件和软件设计,重点论述了基于模块化的显示、控制及通讯软件设计,按照实时性要求,仿真POP操作逻辑及MIL-STD-1553和ARINC429航空总线通讯,实现了仿真直升机上雷达、惯导、大气机通过综合处理计算机与综合显示器之间的交联,结果表明该仿真系统结构合理,功能及性能满足直升机改装验证的要求。     

面向制导炸弹测试的机载火控模拟器设计

制导炸弹作为低成本的精确制导武器,与普通航空炸弹比较,弹上部件的数量和复杂性都提高了许多,其测试内容和过程必须考虑与载机平台的信息交互。文章针对制导炸弹作战全过程的测试需求,分析了与载机交互的信息帧组成,提出了基于PXI总线技术、1553B通信技术等的机载火控模拟器设计思想,设计实现了机载火控模拟器系统,并成功运用于某型制导炸弹的测试,效果良好,提高了制导弹药的测试效率。     

改进的粒子群神经网络在飞控中的应用

针对BP神经网络对初始值敏感、容易陷入局部寻优且收敛速度较慢,提出用粒子群对神经网络的参数进行优化,同时设计了衰减的指数函数对惯性权重进行动态调整以提高算法性能.并应用该算法对导弹飞控系统的逆误差进行补偿,仿真结果表明,该方法对逆误差进行了有效的补偿,避免了局部寻优并提高了学习效率.     

一部研究台湾现代军事史的力作——《台湾地区五十年军事史(1949—2006)》评介

由中国人民革命军事博物馆研究员姜廷玉同志主编的《台湾地区五十年军事史(1949—2006)》近日出版,堪称一部研究台湾现代军事史的力作。通读全书,感到有以下几个特点:一、资料翔实,内容丰满,全面展示了台湾地区50多年来的军事发展历程。古人云,"史才须有三长","三长谓才也、学也、识也"。才、学、识三者兼备,方可为良史     

一类不确定时滞混沌系统的全局鲁棒自适应神经网络同步控制器设计

研究一类不确定时滞混沌系统的全局鲁棒自适应神经网络同步控制器设计,其系统中的不确定时滞项不是简单的线性有界条件,而是允许其存在高阶项,因此具有全局特性．在控制器的设计上;首先通过选取合适的径向基函数（RBF）神经网络的权向量去逼近时滞系统中的未知连续有界部分;然后在RBF神经网络输出的基础上,选用一个鲁棒自适应控制器来趋近时滞系统的不确定部分;同时,利用Lyapunov稳定性理论对混沌同步的条件给出了论证;最后,数据仿真的结果表明该方法的有效性．     

神经网络集成方法在火灾分析中的应用

采用神经网络集成方法对我国31个地区的经济总量、消防基本投入、火灾损失之间的关系进行定量分析,研究发现神经网络集成方法能有效地反应各地区经济发展水平、消防基本投入与火灾损失之间的内在联系。     

基于深度学习的防空武器红外目标识别技术应用研究

针对防空武器的作战使用需求,提出了一种基于深度学习的防空武器红外目标识别流程,通过大视场进行目标检测,小视场进行目标跟踪识别.在目标检测阶段,采用YOLO网络模型实现全图多目标识别定位;在目标跟踪阶段,采用超分辨率重建算法提升目标局部图像分辨率,利用深度残差网络模型实现跟踪目标的识别分类.试验结果表明,基于深度学习的空...     

基于一维卷积神经网络的二进制协议分类方法

针对目前网络上未知二进制协议种类繁多、不便于管理的问题,提出一种基于一维CNN的二进制协议分类方法,利用聚类得到协议数据的标签进行训练,直接将经过一类分类的二进制协议报文作为一维卷积神经网络的输入,训练分类模型,构建了一个二进制协议分类器,能够自动学习原始输入与预期输出之间的非线性关系,实现协议的自动分类功能。这是首次将一类分类与CNN网络应用于二进制协议分类领域。并且针对最大频度池化和一维卷积网络作了对比试验,验证了改进的有效性。经过实验验证对协议的识别率达到了98%以上,分类时间优于聚类方法。