12.7mm高射机枪模态试验与分析

本文利用实验模态分析技术和有限元法研究机枪—土壤系统的动态特性,通过模态试验获得机枪在硬质土壤支撑条件下的低阶模态信息,据此对机枪有限元模型的边界条件进行模拟,并从动力学角度分析影响射击精度的主要因素,为进一步研究机枪结构动力修改和质量评估提供依据,     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

雷达目标回波信号的混沌、多重分形分析与识别

本文旨在将混沌、多重分形的理论和方法引入雷达信号处理，从混沌、分形动力学角度来揭示和刻划复杂目标散射机理，为进行有效信号处理和可靠目标识别寻找新的理论和技术实现方法。文中统计了五种飞机目标回波信号的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数分布情况，并计算了其多重分形维数，然后在此基础上，进行了目标识别的实验，获得了较高识别率。本文的研究表明，混沌、多重分形理论在目标特性及识别的研究中具有良好的应用前景。     

存在自干扰码时的短周期伪码截获技术

针对伪码截获这一无线电侦察和导航战中的难题,从模式识别的角度研究存在自干扰码时的伪码截获问题。通过对干扰码的载波频率、相位等参数的估计和补偿,将自干扰码下的伪码截获问题转换为模式识别问题。结合伪码的周期性,采用二进制积累的方法大大降低了判决前所要求的信噪比,使得对扩频信号直接解调以截获伪码成为可能,改变了过去依靠大口径天线提高信噪比的方法。     

基于轮廓特征的空间目标识别算法

高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别.经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果.     

简论道德评价问题

本文通过对道德评价的现实意义、道德评价是他律与自律的统一的阐发,来研究道德评价问题。加强公民道德建设、构建和谐社会,就应该重视道德评价问题的研究,因为它是对人们道德行为进行监督的必不可少的仲裁力量。     

基于Agent构建群体行为模型

基于Agent建模理论的提出打破了传统方法的局限,为复杂的群体行为建模提供了一条新的途径。将仿真群体中的个体看作独立自主、智能适应的Agent,从微观行为和局部规则入手,重点论述了Agent模型的感知、决策和运动3个方面的设计与实现。实验表明:在没有整体规则的作用下,整个模型能够以涌现的方式生成不同场景中的群体行为仿真,且模型易于构建实现,仿真效果逼真生动。     

灭雷具CGF仿人操控行为建模

灭雷具在动力上受海流和电缆的非线性耦合作用力影响,其水下操控十分复杂。针对灭雷具CGF(Computer Generation Force)系统行为建模的需求,建立了简化的四自由度动力学模型,同时考虑了海流和电缆扰动的影响并对缆长和动力分配进行优化计算以实现最优缆长控制和最短路径规划;综合分析了灭雷具水下操控规则,从动力控制和路径规划两个层次来建立其行为规则库,得到了与实际相符的灭雷具智能体仿人操控轨迹。仿真结果表明了该行为模型的正确性和有效性,能较好的满足仿真系统的需求。