BP神经网络在效能评估中的样本训练

根据WSEIAC模型建立了地面防空导弹武器系统效能评估的指标体系,并依此模型建立与之对应的三层BP神经网络.简要分析了BP算法的实现过程,利用专家打分法和模糊层次法相结合的方式取得该神经网络应用于地面防空导弹武器系统效能评估时的训练样本,并对此神经网络进行学习训练,直至达到精度要求.经验证,该网络在评价地面防空导弹武器系统效能时减少了评估中的人因影响,使评估结果更为科学.     

多核数字信号处理卷积算法并行优化

针对国防科技大学自主研发的异构多核数字信号处理(digital signal processing, DSP)芯片的特征以及卷积算法自身特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能多核并行卷积实现方案。针对1×1卷积提出了特征图级多核并行方案;针对卷积核大于1的卷积提出了窗口级多核并行优化设计,同时提出了逐元素向量化计算的核内并行优化实现。实验结果表明,所提并行优化方法实现单核计算效率最高能达到64.95%,在带宽受限情况下,多核并行扩展效率可达到48.36%～88.52%,在典型网络ResNet50上的执行性能与E5-2640 CPU相比,获得了5.39倍性能加速。     

弹药贮存微环境温度智能化预测

高效、准确获取弹药贮存微环境温度变化规律是开展弹药寿命评估与延寿的关键。结合神经网络算法以及传热学原理,研究了弹药贮存微环境温度预测模型,并基于此模型开发了一套弹药包装箱微环境预测软件,用以预测不同气候环境下包装箱内部的温度变化。在敦煌、漠河进行了相关试验,用以验证软件预测正确性以及参数优化。结果表明：应用基于神经网络算法开发的包装箱微环境预测软件,根据不同包装箱材料,调控贮存地点以及控制贮存起始温度,可以实现对箱内温度的控制。     

一种通用有效的神经网络映射算法

首先分析了神经网络映射的本质,神经网络拓扑结构和神经计算过程,在充分考虑负载均衡与通讯开销的基础上,引入了时间步的思想,提出了一种通用有效的神经网络映射算法,最后给出的对多种拓扑结构的神经网络的测试结果证明了该算法的通用性和有效性。     

一种有效的神经网络检测器

本文提出了一种有效的神经网络检测方法。该方法通过高效的自组织学习过程,使该神经网络对各种噪声或杂波分布能够快速准确地建模,最终能使在各种噪声分布条件下检测效果均逼近最佳检测器的性能。实验结果验明了该方法的有效性     

基于多分辨分析的雷达目标识别方法

针对宽带高距离分辨率雷达的工作体制,提出了一种基于多分辨分析和信息综合的目标识别算法。目标特征由小波变换在相邻分辨率上的能量之比的对数构成。利用多分辨分析,将目标特征分解为反映目标结构概貌的低通特征和刻画目标结构细节的高通特征。利用辐射基函数神经网络分别对目标的低通特征和高通特征进行识别判决,然后将基于目标的低通特征和高通特征的判决信息进行综合,得到最终的识别结果     

判决元理论及其在武器分配中的应用

介绍了判决元理论的基本内容〔１〕,并将此理论用于解火控领域的武器分配问题（ＷｅａｐｏｎＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＰｒｏｂｌｅｍ,简称ＷＡＰ）,从而提出一种新的分配算法。通过２２个战例的仿真,结果表明,本算法收敛速度快,而且能收敛于理想的稳定状态。因此,在大规模的海战系统和高性能防空系统中,这种算法有着十分广阔的应用前景。     

用于超角分辨的 Hopfield 神经网络方法

Hopfield神经网络用于方位估计可获得高的精度和超分辨力。本文综述有关研究,描述该网络模型及用其于信号处理的一般步骤,用于方位估计的具体形式,讨论提高精度及分辨力的一些措施,指出进一步研究的方向。     

基于神经网络的语音识别系统

本文研究神经网络的多层感知器模型在语音识别中的应用。为达到实时识别的效果,笔者设计了TMS32010数字信号处理板,它与PC/XT机构成主-从系统,由PC/XT机管理数据,TMS32010进行高速运算,实验中,考察了神经网络对数字语音的识别能力,识别率达到95％以上,结果表明,用神经网络进行语音识别是一种很有前途的方法。     

基于模糊神经网络的连轴器故障诊断方法

针对连轴器的典型故障,应用振动谱分析方法,在前期实验的基础上,总结出连轴器故障诊断的几条模糊规则,提出了基于模糊神经网络的连轴器故障诊断方法,提高了故障诊断的准确度。