基于Matlab神经网络的水下目标识别

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了目标像素灰度分布特征提取方法,并针对水下光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.对图像矩阵通过奇异值分解得到了目标有效维特征向量,分类器设计采用了Matlab环境下的BP神经网络,识别结果是令人满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

舰船对空作战效能的多层次Fuzzy综合评判

介绍了影响舰船对空作战效能的各种因素,详细分析了多层次模糊(Fuzzy)综合评判的数学模型,用此数学模型对舰船对空作战效能进行了模糊综合评判,这种方法是用精确的数学来描述作战效能分析中的模糊现象和专家经验,为专家们评判舰船对空作战效能提供一种新的办法.     

径向特征下的改进三角形星图识别算法

三角形星图识别可靠性与可操作性较强,目前仍在广泛使用,但是三角形星图识别算法存在冗余匹配和误识别。通过星点的几何分布构建星点的径向特征量,依据径向特征量对星图进行初始识别,将拍摄星点的识别结果限定在数颗导航星上。在初始识别的基础上,运用三角形星图识别算法再次进行识别,使三角形星图识别更具针对性,同时提高识别的正确性。实验结果表明,采用基于径向特征的改进三角形识别算法,星图识别的准确性和针对性都得到了提高。     

从大学生发展视域看高校辅导员的角色定位

本文以破-立为基本研究方法,以新时期大学生发展与辅导员角色定位二元博弈为主线来探讨高校大学生思想政治工作。本文首先梳理分析了当代大学生发展的主要特点,并以此为依据,提出高校辅导员思想政治工作的角色定位。     

态势估计中的二维模糊空间知识处理

空间推理是态势估计中的一个重要组成部分。针对海战态势估计的要求,建立了模糊确定性下二维空间点、区域,以及几种对态势估计中常用的空间关系的数学模型和用来确定空间关系的计算方法。     

雷达情报特征的Bayes识别方法

根据雷达情报目标判性应用背景,对Bayes方法在该领域的应用进行了研究,初步建立了基于雷达情报特征的统计模型,并在算法的收敛速度和稳健性等方面与D-S证据理论进行了比较。仿真结果表明,Bayes方法对先验信息的精确程度要求并不十分严格,能较好地解决雷达情报综合问题。     

C3I系统中的态势关联技术

态势关联是在态势估计前必须解决的一个问题,即要将不同时刻的态势数据进行关联,得到各个时刻态势数据中描述的目标间的关系。对时间间隔比较长的态势数据的关联,研究了一种基于模糊推理的态势关联方法,综合考虑了目标属性信息和状态信息、战场环境信息、指挥人员的态势预估计知识,通过推理得到关联的结果。     

基于综合性能的C3I系统通信效能

论述了C3I的重要性及其效能,分析了影响通信系统性能的因素,力求在实时综合性能的基础上选择通信路由,论述了传统Petri网和模糊Petri网的一些基本概念和特点及其区别,描述了用模糊Petri网进行系统综合性能分析时的有效算法,提出一种基于综合性能的路由选择算法,最后,通过实例来说明通信路由综合性能评价以及路由选择方法.     

装备战斗恢复力模糊评判模型的建立与应用

针对装备战斗恢复力的评价具有随机性、模糊性和相关性的特点 ,提出了用模糊评判模型分析装备战斗恢复力的方法。最后 ,以雷达系统为例 ,对该模型进行了应用分析     

基于神经网络的导弹系统辨识

详细地讨论了神经网络在导弹动态特性中的应用 ,利用神经网络的万能拟合能力进行了神经网络的训练和仿真 ,为导弹离散控制系统的设计提供了有效的工程数据 ,给导弹系统的系统辨识提供了一条新的方法和思路