神经网络在声纳目标识别中的研究进展

综述了神经网络在声纳信号预处理、目标特征提取及其自动分类方面的研究进展,简要分析了神经网络模型的特点和在应用中的局限性。并对该领域的发展趋势提出了自己的看法。     

面向柔性加工环境的过程状态振动监测

本文运用提出的通用状态监测模型及策略,以振动信号监测为例,提取设备运行状态的振动信号方差和振动信号建立AR模型的参数估计的变化率参数作为两类通用特征参数,对柔性加工系统进行归一化监测,取得了良好的效果。建立的监测系统简洁、快速、可靠,满足柔性制造环境下设备运行状态监测的要求。     

军用实时语音识别系统的探讨

本文介绍并讨论语音识别军事应用的潜力和现状,给出我们建立的一个可用于军事作战指挥和多控制场合的小、中词汇表实时语音识别系统。     

基于进化规划的自适应高斯神经网络

自适应高斯神经网络能够对目标信号的功率谱有效识别特征进行自动提取和分类,但此网络使用BP算法,其误差能量函数是一个不规则的超曲面,容易陷入局部极小值.因此,提出了一种使用进化规则来设计和训练自适应高斯神经网络的新方法.该方法能够自动地确定网络的最优结构和联结权值,同时避免网络的局部优化.实验结果表明,将该方法用于被动声纳目标的分类识别,能够有效地克服局部最小问题,具有更好的识别率.     

极大单调算子零点的逼近问题

设H为实Hilbert空间,C为H的非空闭凸子集,T:C→2H为极大单调算子,假设S(T)={x∈H:0∈Tx}≠Φ。 xk∈H,βk>0,求 xk及ek满足( )　　xk+ek∈ xk+βkT( xk),‖ek‖≤ηk‖xk- xk‖, k≥0,其中,ηk≥0,supk>0ηk<1,βk≥β>0。设PC:H→C为H到C上的最近点投影算子,定义xk+1=PC( xk-ek),k≥0,证明了若T满足(S)型条件,则{xk}k≥0强收敛于T的某个零点。     

基于灰局势决策理论的维修级别分析方法

简要介绍了某型无人机维修级别分析及灰局势决策理论的一般概念,针对传统维修级别分析中经济性分析的数据来源广、模型可信度较差的情况,研究基于灰局势决策原理建模的一般方法,通过筛选原始数据并修正计算公式,大大减少了冗余计算,最后运用这一模型对某机载无线电设备进行了经济性分析。     

基于熵值法的坦克动力舱热工况的综合评价

坦克动力舱的结构和布置有多种型式,为了对不同结构的动力舱热工况的优劣进行对比、评价,必须用量化的指标加以衡量.提出了一种坦克动力舱热工况的评价指标体系,运用熵值法原理科学地确定各评价指标权重,建立了综合评价模型,并对某型主战坦克动力舱的不同布置方案进行了热工况综合评价.     

军事领域细粒度识别技术与应用

战争的信息化程度不断加深对军事侦察提出了更高要求。军事目标识别作为军事侦察的主要任务之一,需要能够处理细粒度军事目标,为人员提供更加详细的目标信息。但传统的粗粒度目标识别方法无法得到目标的细粒度信息。因此,如何识别细粒度目标成为目前军事侦察亟需解决的问题。针对该问题,本文结合军事领域的实际需求,对细粒度识别技术的发展现状进行了分析,提出了军事领域细粒度识别技术应用流程的数据集构建、模型设计和终端部署三个阶段,同时,从无人机侦察、遥感侦察和单兵侦察三个方向分析了细粒度识别的应用前景。经过分析,军事领域细粒度识别技术已经具备实际运用条件,具备良好的应用价值。     

基于模糊加权法的雷达辐射源识别

为有效解决雷达信号的不确定性问题,将模糊加权理论和不确定性推理应用于雷达辐射源识别,仿真试验表明方法是有效的。该方法不仅适应雷达特征参数连续变化的情况,而且计算简单、性能较好。     

雷达空间目标识别仿真系统设计

设计了基于雷达观测的空间目标识别仿真系统,分析了主要功能组成、仿真系统技术关键,介绍了ISAR成像技术及雷达空间目标RCS预估系统的组成和方法,仿真实践证明,该系统具有一定的实用价值。