基于神经网络的机动目标自适应跟踪算法

非机动或弱机动目标的跟踪精度和稳定性问题一直困绕着人们,根据机动目标"当前"统计模型和均值与方差自适应滤波算法,建设性提出了基于神经网络的机动目标自适应跟踪算法,并以仿真实验给予了验证.     

多结构元形态学和PCNN的图像凹点检测

脉冲耦合神经网络(PCNN)模拟人眼视觉机制进行凹点检测时,受背景和噪声影响较大,不易检测出有效凹点.提出一种基于多结构元形态学和PCNN改进模型的凹点检测方法.首先利用多结构元形态学边缘检测器抑制背景和噪声影响,保持图像的层次性和主要细节,然后通过PCNN改进模型进行凹点检测,最后选择适当的阈值调整凹点数目.实验结果...     

神经网络仿真导弹阵地信息化评估

分析了导弹阵地信息化建设的内容,构建了导弹阵地信息化建设的评估指标体系,建立了基于BP神经网络的导弹阵地信息化建设评估模型,基于Matlab神经网络工具箱是实现网络模型的建立、训练和仿真,利用训练好的网络模型对不同导弹阵地的信息化建设情况进行了评估.计算分析表明,建立的测评体系符合实际,模型便于部队和决策机关操作,对于...     

基于神经网络的地空导弹武器系统作战能力评估

根据地空导弹武器系统的作战使用特点,分析了评估其作战能力方法的局限性。根据指标体系设置的原则,建立了地空导弹武器系统作战能力评价指标体系。通过分析人工神经网络的结构和特点,设计了评估地空导弹武器系统作战能力的神经网络模型。该模型不需要确定各因素之间严格的定量关系,克服了以往由于人为因素所造成的负面影响。最后通过实际应用,说明该方法简便易行,准确可靠。     

基于模糊神经网络的弹道导弹测发控系统故障诊断

将模糊神经网络应用于导弹测发控系统的故障诊断。经过仿真发现,模糊神经网络可以充分利用专家知识的不确定性,而且诊断效果很好。     

基于混合训练神经网络的武器系统效能评估

本文采用将遗传算法和神经网络相结合的混合训练神经网络模型 ,分析了其基本思想方法、具体实现过程 ,以及在武器效能评估中的具体应用。实例分析表明 ,该模型用于武器系统效能评估可较好地克服人为因素和模糊随机性的影响 ,使评估结果更为合理可信。     

登陆作战智能化海上输送装卸载作业系统的设想

本文提出了采用代理机制 ,构建智能装载实体 ,实现决策机构智能化的方法 ;文章认为 ,使用分层多级代理 ,以及对象间通信、协商、竞争与裁决的机制 ,并通过基于神经网络技术的学习功能 ,能实现装卸载作业系统对复杂规则 ,尤其是军事规则的逐步理解 ,达到智能化装卸载作业方案生成的目的。     

不确定多属性决策的单目标优化方法研究

运用神经网络的非线性映射和遗传算法的寻优特性,建立了不确定多属性决策的单目标优化模型。把属性值区间作为遗传算法染色体的搜索范围,用训练好的神经网络计算适应度。用不同的适应度函数来计算综合属性值区间数的下界和上界,然后对方案进行排序。算例结果表明,该方法是可行的。     

数据挖掘与数据融合相结合的异类信息融合*

针对组网系统中的信息样式多、模糊性强等特点,介绍了分布式异类传感器组网系统及其特点,将数据挖掘中的知识发现理论与数据融合的知识应用理论相结合,建立了异类信息综合处理的集成模型。并提出了基于模糊神经网络的数据挖掘算法,增强了集成模型的自学习性能。模型有效地提高了异类传感器组网系统的智能化、自动化能力。