基于SNF的一种检测和跟踪性能优化方法

对于一个监视系统,跟踪性能的优化要求检测系统和跟踪系统通过引入反馈进行联合设计,针对最大量测幅值邻域滤波器(SNF),提出了先验和后验检测跟踪优化准则,通过分析得出先验优化准则不可行这一结论,而利用后验优化准则同时对检测阈值和门值的联合优化,仿真结果表明,用后验优化准则进行检测和跟踪性能优化,不仅具有比恒虚警率更好的跟踪精度,而且其计算代价也大为降低.     

基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的雷达体制识别

由于现代战争中雷达体制的多样化、复杂化及其综合应用使得雷达体制识别中要处理大量复杂的高维数据,学习矢量量化(LVQ)神经网络不仅能处理有监督分类,而且相对于其他神经网络能以较小的计算量处理大量输入数据,所以采用LVQ对雷达体制进行识别,同时针对LVQ学习速率的变化可能引起学习算法不稳定,采用修正的学习速率算法.在简要介绍雷达体制和LVQ的基础上构造了LVQ神经网络对雷达体制进行分类.通过与径向基神经网络(RBFN)识别算法的仿真对比,证实了方法的有效性.     

细长压杆临界载荷的图乘法近似求解

从细长压杆的挠曲线方程出发,采用图乘法,近似计算了两种不同支承细长压杆的临界载荷,并将其结果与欧拉法的精确解作了比较。     

英语词汇教学原则与策略研究

词汇教学是英语教学的一个重要方面。教师应总结教学实践,针对词汇教学中存在的问题,积极探讨如何改进教学,突出在词汇教学中应贯彻的教学原则以及使用的各种教学方法,研究指导词汇教学的理论,帮助学生取得最佳学习效果。     

二语习得理论在大学英语教学中的应用

如何能把英语学好,这是英语学习者最为关心的问题。而英语教育工作者关注的问题则是,如何能把教学搞好,教学工作的核心是什么。根据二语习得理论,关键是采取多种教学方式,对学生进行有效的语言输入,给学习者建立一个理想的英语习得环境。     

无线电引信定向探测优化研究

提出了用人工免疫算法优化RBF网络隐含层的性能参数,以及用最小二乘法确定RBF网络的线性输出层的权值,建立了基于人工免疫算法的两级RBF网络混合训练学习的算法机制。针对无线电引信定向探测方面存在的问题,用所建立的两级RBF网络混合训练学习机制对引信的定向探测进行了优化研究,最后计算机的仿真结果给出了该方法在目标方位识别方面的优越性。     

普通高校非英语专业新生英语学习观念和策略的研究

本文以问卷和面谈的形式对非英语专业大学一年级新生作了一次调查,通过定量和定性分析发现:(1)学生对外语学习中的个体差异,外语学习的内容和形式,母语在外语学习中的作用没有明确的看法;(2)学生普遍认同管理学习过程的重要性;(3)学生的学习观念和学习策略之间存在着很大的差距。并探讨了此调查结果对外语策略培训的启示。     

内隐学习对我国数学教学的启示

内隐学习的研究成果对我国的数学教学具有很强的启示意义,主要表现在:内隐学习揭示了数学知识的大量贮存将产生积累效应的特点,它可以有效地实现数学教学中的隐性目标,对数学概念的形成也有着巨大的影响。对学生数学学习的作用不容忽视。     

变色沙蜥(Phrynocephalus versicolor)的日活动频律研究

研究地点选在新疆准葛尔盆地南缘沙漠地区,以路线统计法估计变色沙蜥的种群密度约是0.6个/100 m2,在春季白天的日平均活动频率0.501,说明平均有50.1%的个体外出活动,活动曲线为单峰曲线,每日只有一个活动高峰期,在每日的14—16点左右;在夏季白天的日平均活动频率0.199,活动曲线为双峰曲线,每日白天有两个活动高峰期,在每日的10点和20点左右,春季的活动频率明显高于夏季。     

基于神经网络的信息融合算法研究及其在入侵检测中的应用

目前,网络入侵技术越来越先进,许多黑客都具备反检测的能力,他们会有针对性地模仿被入侵系统的正常用户行为;或将自己的入侵时间拉长,使敏感操作分布于很长的时间周期中;还可能通过多台主机联手攻破被入侵系统.对于伪装性入侵行为与正常用户行为来说,仅靠一个传感器的报告提供的信息来识别已经相当困难,必须通过多传感器信息融合的方法来提高对入侵的识别率,降低误警率.应用基于神经网络的主观Bayes方法,经实验,效果良好.