H_∞滤波混合优化RBF在SINS动基座传递对准中的应用

为解决SINS动基座传递对准的快速精确问题,将混合优化的RBF神经网络应用于此。首先运用递阶遗传算法优化RBF神经网络的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;在此基础上运用H∞滤波算法对网络其余参数进行在线自适应精调。其计算机仿真结果与扩展卡尔曼滤波比较表明:该算法在精度、实时性方面与扩展卡尔曼滤波相比提高了将近50%。     

校园网安全研究

网络技术不断发展,传输和处理的信息越来越多,试图获取或破坏网络信息的人也越来越多,给网络信息增加了许多安全隐患,校园网更是成了攻击网络和保卫网络的红蓝对抗演练战场,人为的网络入侵和攻击行为使得网络安全面临新的挑战,如何保证校园网安全,成为高校的一项很重要的任务。     

网上电子实验室的设计与开发

详细介绍了＂网上电子实验室＂教学平台建设的框架设计、开发和实际应用。该平台可用于实验教学的各个环节,首先,可用于学员在实验课前的预习和教师对学员预习情况的检查;其次,可用于教师实验课程的辅助教学;再次,学员实验后可通过在线测试检验操作情况;同时,该平台还可满足学员实时预约开放实验、进行师生互动以及开放实验管理等需求。运用该平台进行实践教学效果良好,真正实现了实验室设备资源和教师资源的双重开放,对提高实验课程教学质量起到了较好的作用。     

两级信息融合技术在柴油机故障诊断中的应用

针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。     

基于一类T-模的模糊双向联想记忆网络的稳定性分析

首先定义了max-T复合模糊算子,建立了一类基于模糊复合算子的模糊联想记忆网络——模糊双向联想记忆,然后系统地分析了该网络的性质,在Hamming距离意义下证明了该网络的平衡点（吸引子）具有Lyapunov稳定性。     

蛋白质相互作用网络的几种聚类方法综述

蛋白质相互作用网络是后基因组时代系统生物学研究的重要内容.针对蛋白质相互作用网络中的聚类问题,介绍了几种代表性的聚类分析方法,初步分析了这些方法的特点,指出了当前研究工作的困难与挑战,并对今后的研究方向作了展望.     

定位导航系统对通信能力的需求分析

分析了定位导航信息的几种分发模式,以旅级规模的战术互联网为背景,研究了定位导航信息分发模型,对几种分发模式下不同类型节点的信息流量进行了定量的分析,最后给出了几点结论和需要进一步研究的问题.     

基于神经网络信息融合技术的卫星定姿算法

姿态确定系统是卫星姿态控制系统中的重要组成部分,卫星姿态确定的精度直接影响卫星控制精度.为得到高姿态精度,针对由惯性测量单元(Inertial Measurement Unit),红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统,分别采用BP网络算法和径向基(RBF)网络算法对不同的姿态敏感器的输出数据进行融合,并用STK(Satellite Tool Kit)数据进行了仿真.仿真分析结果表明这两种学习算法均可以提高卫星定姿精度,相对而言,RBF网络无论是精度上还是收敛速度上均优于BP网络.     

水下信息对抗中水声网络相关问题

水下信息对抗是海军信息化建设中需要重点考虑的内容之一.除了现有的声纳侦察之外,在未来的海战中,信息获取和信息对抗将更多地依赖水声网络的作用.因此,水声网络的相关问题必须得到重视.探讨了水声网络的一些关键技术,从信息对抗的角度分析了水声网络面临的挑战及应对措施.     

防空火控网数据传输精度分析与测量

巡航导弹在战争中的大量使用已经改变了现代战争的作战模式,如何有效发现和捕获低空飞行目标成了传统防空火控系统面临的一大难题,防空火控系统组网作战是未来防空武器装备发展的必然趋势.分析了防空火控网中影响数据传输精度的各种原因,针对防空火控网中空情数据传输精度的测量,给出了同步测量和异步测量两种方法.