一种基于神经网络调整权值的雷达信号识别法

研究了一种基于神经网络训练修改权值的加权M距离法用于雷达信号的识别,通过仿真试验验证了此法的正确性和有效性,并对试验结果进行了分析和讨论。     

对抗仿真中防空导弹微分对策模型研究

针对防空导弹与目标的空间对抗,建立了防空导弹微分对策空间对抗模型,并推算得到了最优策略,运用自适应神经网络评判方法对模型进行求解,通过给定条件下的仿真证明了该算法的有效性,显示了该模型可应用于防空导弹与目标的空间对抗问题。     

装备维修保障程度计算方法分析

分析了传统的维修保障程度计算方法的弊端,并针对我军装备保障力量的实际,采取多余舍去与能力加权相结合的方法,对传统计算方法进行了调整优化。改进后的计算方法符合实际,并对其它保障程度分析具有借鉴意义。     

认知无线电专题讲座(四) 第8讲 下一代网络:认知网络

认知网络是一种具有认知能力和认知过程的网络,它能够感知网络当前的状况,并根据当前的状况来计划、决定并行动。文中首先介绍了认知网络的基本概念及设计目标,然后描述了认知网络的特征和一种架构——CogNet。最后提出了认知网络的潜在应用及在今后的研究中需解决的几个主要问题。     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

运动舰船上任意分布的磁偶极子的感应电场计算

基于电磁场的坐标变换和线性叠加原理 ,导出了舰船上任意分布的磁偶极子感应电场的计算方法 .与积分方法相比 ,该方法具有普遍性 ,对任意磁化的舰船感应的磁场都适用 .     

自适应变异遗传算法在通信网络时延和路由选择优化中的应用分析

在遗传算法中采用自适应的方法来控制变异操作,可以提高算法的全局搜索能力,加快收敛速度,从而可以迅速地求解组合优化问题,并在进一步求解计算机通信网优化问题中得到成功应用.     

基于神经网络的离散变结构控制系统

系统研究了基于神经网络的离散变结构控制系统设计方法,提出了几种具体设计方案.神经网络的引入可以使滑模(变结构)控制具备学习与自适应能力,使控制信号得以柔化,从而能够减轻或避免困扰常规滑模控制器的抖振现象,改善控制效果.     

基于小波包变换和BP网络的齿轮箱故障诊断

利用小波包分析提取出齿轮箱在各种工况下振动信号的有效成分,根据时频域特点提取比较典型的特征参量,利用改进的BP网络进行训练,根据训练结果判别齿轮箱的故障状态。     

一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器

提出了一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器。该分类器结构简单,学习速度快,仅用少量样本进行训练便可获得良好的推广性能．便于实时学习和应用。通过对模式属于各类别的隶属度的分析,可以知道判决的可靠性,具有较好的应用价值。