DES 算法中S-盒的输入输出周期性研究

DES应用于序列密码体制,其周期性问题没有一般的结论。文中证明了:DES中最关键部分-S盒对输入输出周期具有一个下界。     

神经计算机并行模拟结构

神经网络实现技术是神经网络研究的一个极重要的领域。本文首先分析了神经网络模拟对并行计算机系统的要求,认为影响神经网络计算机速度和容量提高的主要因素是单个处理单元的速度、单个处理单元的局部存储器的容量以及互连网络的通信带宽。要提高模拟神经计算机的速度和容量,就要有相应的并行结构来支持。在定量的需求分析的基础上,本文还提出了一种模拟神经计算机的并行结构。     

雷达装备战斗恢复力设计初探

本文阐述了雷达装备战斗恢复力的重要性,提出在雷达装备论证设计阶段就应考虑如何提高其战斗恢复力,以及研究开发全方位、全过程的测试诊断技术。     

神经网络能力研究

文献[1]～[3]中研究了神经网络的能力—存储能力。但我们认为神经网络的能力应包括存储能力和计算能力两个方面。本文对神经网络的存储能力和计算能力进行定量分析,并得出了许多有益的结论。     

浅论维修科学理论体系

本文论述建立维修科学理论体系的意义和研究时应考虑的一些准则,并提出具体的体系结构模式。该体系由维修导论、维修技术、装备采办和维修管理4个学科分支组成。     

M/G/1(RVT,P(j))排队系统的另一分析方法及其应用

M/G/1(RVT,P(j))表示服务员具有随机长度休息时间(RVT)的、且一休息时间结束时有 j 个顾客等待的概率为 P(j)的、修正的 M/G/1 排队系统。我们用嵌入 Markov 链的技术已详细地分析过这一排队系统,这里提供另一分析方法。最后,应用这个排队系统的分析结果,对时隙 ALOHA 卫星公用信道的分组碰撞概率计算公式作了推导。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

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     

核动力装置人机系统可靠性数字仿真研究

对核动力装置人机系统进行了可靠性数字仿真研究,将人的因素和设备的安全性、可靠性、维护性及其它参数进行综合平衡,研制出可靠性较高的系统,并在其使用维护中获得最佳的有效性.     

基于神经网络的液体火箭发动机故障检测系统

提出和建立了一种用于液体火箭发动机（ＬＲＥ）故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层：第一层由ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌｌ）神经网络组成,ＷＴＡ网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络组成,ＢＰ网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对ＬＲＥ故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。