分布式计算机网络数据加密研究

针对C~3I 系统对分布式计算机网络数据加密的特定需求,重点对网络加密方式、密码装置、软件编程设计等核心问题进行了研究。可对数据加密总体设计与软件概要设计提供参考。     

多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。     

一种优化神经网络映射算法——吸收算法

本文揭示了神经计算的本质──并行分布处理,并以此为基础提出了时间步的概念。分析了映射算法的两个重要概念──负载均衡和通讯开销,并提出了映射分配准则。在神经网络的映射分配中引入图论的有关思想,提出了一种优化的神经网络映射算法──吸收算法。最后给出了重要的试验结果,这些数据表明吸收算法是一种有效的映射算法。     

SIM—LISP:一个通信网络管理专家系统外壳的设计与实现

本文介绍了笔者为开发名为OONMES的网络管理专家系统所实现的一个简单专家系统工具SIM-LISP。SIM-LISP是一个用C/C++语言来实现的模拟LISP语言的可调用函数集,它短小精巧,速度快,可以完成针对网管专家系统的事实或规则知识的表示、匹配、合一和推理等基本操作,并有与知识对象的连接功能,是网管专家系统内核实现的支撑环境。     

共轭梯度反传算法及其在液体火箭发动机系统辨识中的应用

结合非线性优化理论和方法提出了易于实现、收敛速度比较快的多层神经网络共轭梯度反传算法。液体火箭发动机参数辨识技术已得到广泛的应用,由于传统的数学方法必须基于发动机已知模型,使得其参数辨识受到极大的限制。文中基于神经网络共轭梯度反传算法进行液体火箭发动机的系统辨识,结合变推力发动机热试车动态数据,得到了满意的仿真结果。     

在线估计表面粗糙度的神经网络多传感器融合方法

针对机床智能加工对加工状况监测的要求,文中提出一种在线估计表面粗糙的神经网络多传感器融合方法,用该方法可获得表面粗糙度的较好估计。文中论述了该方法的特征提取,维数压缩和归一化等预处理方法,神经网络的构造及训练等内容。仿真表明,该方法是可行和有效的。     

基于神经网络的特征结构提取

本文在详细讨论特征结构提取问题的能量函数表示的基础上,通过对该能量函数表示的适当变换和整理,高阶关联非线性连续时间神经网络被引入到特征结构的提取问题中。这种方法直观、明了,它将所要提取的特征结构与网络稳定时的输出直接对应起来,可对特征结构进行自适应跟踪、估计,这为特征结构的提取提出了一个新的方法。     

基于自组织神经网络的雷达信号分选

本文介绍了一种基于自组织神经网络的雷达信号分选系统,概率神经网络通过计算输入信号矢量的联合概率密度实现贝叶斯分选,它与传统的信号分选算法相比在分选精度和资源利用率上有显著的提高。这种并行的神经网络计算结构也很适合于ＶＬＳＩ实现。本文还介绍了此系统在复杂雷达信号环境下的仿真分选试验。     

INTELLIGENT DECISION ALGORITHM FOR FAULT DETECTION AND ITS APPLICATION

ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴＤＥＣＩＳＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＦＯＲＦＡＵＬＴＤＥＴＥＣＴＩＯＮＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＷｕＪｉａｎｊｕｎ;ＺｈａｎｇＹｕｌｉｎ;ＣｈｅｎＱｉｚｈｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｅｒｏｓｐａｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ,...     

微波DS扩频技术在军事通信中的应用

分析了直接序列扩频通信技术的基本技术特性和优点,典型产品的性能,微波扩频无线网络的组成方法及应用.重点论述了微波直接序列扩频无线网络在军事通信中的应用、存在的问题及解决方法.