基于数字地图的威胁空间建模与仿真

利用雷达地形遮蔽盲区进行低空突防对敌人地面目标进行攻击是航迹规划关键技术之一.在综合考虑作战区域地形、敌方防空力量等因素条件下,应用人工势场理论对威胁空间的威胁级别进行量化处理,建立了战区势场模型.通过仿真证明,该模型更加符合真实的战场环境,为战斗机任务规划特别是航迹规划提供了参考依据.     

基于人工神经网络的辐射源威胁评估方法研究

介绍了一种基于神经网络的辐射源威胁评估方法。首先引用了一种新的归一化效用函数 ,把不同类型、不同量纲的原始评估数值转换到 [- 1,1]区间 ,该效用函数较好地体现了“奖优罚劣”的原则 ,同时对于神经网络又更容易学习和训练 ;其次建立了基于神经网络的辐射源威胁评估模型 ;最后介绍了应用该方法对多个辐射源进行威胁评估的实际应用     

舰船磁场信号的Lipschitz指数与船速的关系

用小波变换的方法对舰船磁场信号进行奇异性分析,找出船速与奇异性指数之间的关系,并通过人工神经网络来判断船速.     

小波神经网络在装备研制费预测与控制中的应用

通过小波及小波变换的原理和方法,建立了适用于武器装备研制费用的小波神经网络预测与控制模型.结合某型装备研制费用,进行了预测与控制的数据仿真.     

超低照度下微光图像增强神经网络损失函数设计分析

超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。     

智能化电子对抗装备发展

当前,智能化武器装备成为世界各国发展的重点,而电子对抗作为新型作战力量将直接影响战争的胜负。文章分析当前电子对抗装备存在的显著不足,论证发展智能化电子对抗装备的迫切性和必要性,明确提出发展智能化电子对抗装备的若干关键技术,阐述智能化电子对抗装备对未来信息化战争的直接影响,以及智能化电子对抗装备未来的发展方向。     

基于VR与PNN相结合的机电液控制系统故障诊断方法

针对大型复杂机电液控制系统故障诊断中存在的数学模型获取困难、历史故障数据匮乏问题,提出了一种将虚拟样机与概率神经网络相结合的故障诊断混合方法。建立系统的虚拟样机,并对其可信性进行校核与验证。在此基础上进行大量随机性故障植入与仿真实验,获取故障仿真数据。经过特征提取与概率神经网络模式识别训练,形成用于诊断的知识库,从而实现故障诊断。以操舵系统作为研究案例,得到了较高的故障检测和隔离精度与较低的虚警及漏警率,验证了该方法的可行性,为大型复杂机电液控制系统故障诊断提供新的思路。     

无线传感网和神经网络的民用火药贮存在线监测系统

针对目前绝大多数火药仓库的温度、湿度控制由于采用人工操作导致对温湿度不能实时精确监控从而导致火药失效的问题,设计了一种基于无线传感网和神经网络的火药贮存在线监测系统。该系统将无线传感网络终端节点实时收集到环境温度和水分信息传给神经网络控制器,根据神经网络控制模型实时调节火药贮存温湿度控制设备的各个参数,实现对火药贮存环境温湿度的自动化和实时精确控制,提高火药贮存的可靠性和经济效益。     

基于模糊-组合神经网络的信息系统安全风险评估

针对信息系统的安全风险评估问题,提出了一种将模糊理论与神经网络进行"浅层次"结合的评估方法。通过对信息系统所涉及的风险因素分别从资产影响、威胁频度、脆弱性严重程度三方面进行分析,建立了信息系统的安全风险层次化结构,并构造了各因素所对应评判集的隶属度矩阵;综合运用模糊推理算法与神经网络仿真技术,对信息系统的安全风险进行评估,进而判定信息系统安全风险等级。最后,通过实例分析说明了算法的应用,并借助误差分析检测了模型的有效性。     

RBF神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用

基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑行艇(折角线长度与最大折角线宽度比在4~5.5,面积负荷系数在5.5~7,重心纵向相对位置在3%~9%,艉部艇底斜升角在5°~25°之间变化)阻力预报是可行的。在相同精度下,针对该文研究的问题,RBF神经网络所需时间少于BP神经网络。