一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法

从理论上分析了变换域数字水印嵌入和提取过程,研究了图像处理和攻击对水印产生破坏的机理,并在此基础上提出了一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法。实验证明,该算法对各种常见攻击具有较强的鲁棒性。     

基于小波神经网络的蒸汽发生器水位辨识与控制仿真

提出一种基于小波神经网络的控制方法,对蒸汽发生器水位进行控制仿真.该方法利用小波神经网络作为控制系统的辨识器和控制器来构成控制系统.小波神经网络辨识器能更准确逼近非线性对象,小波神经网络控制器能自适应产生最佳的控制规律.仿真结果表明,该方案具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好性能.     

基于时滞分割法的具有leakage项时滞的离散型神经网络状态估计

摘要：研究一类具有leakage时滞的离散型神经网络的状态估计问题．通过构造新的Lyapunov泛函得到保证估计误差全局渐近稳定的充分条件,并通过求解一个线性矩阵不等式（LMI）得到状态估计器的增益矩阵．采用一种新的时滞分割方法将变时滞区间分割为多个子区间,使该结果在获得更小的保守性同时也降低了计算的复杂度．     

基于面向对象技术的柴油机在线状态监测系统设计

将软件设计中的面向对象思想扩展到系统设计中,针对柴油机实车运行在线监测中的变速变载及空间有限等问题,基于CAN总线的可靠性、信息传输的实时性和多主工作方式,设计分布式智能监测节点和上位机监控中心．分布式监测节点同步采集柴油机运行数据并进行降噪和简单特征提取后,将实时采样数据和在线监测结果上传至基于嵌入式PCI04的上位机监控中心,进行二次特征提取和智能模式识别,从而实现柴油机在线状态监测与故障预警和诊断．     

调频Costas编码信号成像算法研究

结合Costas编码信号和线性调频信号进行波形设计,建模分析了这种信号的成像方法,从参数设置的角度研究了抑制距离像泄露和栅瓣效应的方法．根据采样频率的变化,研究了细化距离像的冗余问题,并通过距离像拼接算法实现所有距离单元成像,通过脉压阶段的加窗使距离单元的非均匀加权问题得到改善,对这种信号形式的抗干扰性能进行了仿真分析．     

战时装备调配保障决策模型构建研究

分析了战时装备调配保障决策的特点,运用模糊聚类分析法对装备调配保障对象进行了分组和优先级排序,以此为基础,运用目标规划法构建了战时装备调配保障决策模型,最后,通过实例验证了模型的可行性和有效性．     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

内编队地球重力场测量性能数值分析

内编队系统通过实现内卫星纯引力轨道环境和内卫星精密定轨,完成高精度地球重力场测量,实现了不依赖于加速度计的重力卫星实施新途径。针对内编队重力场测量性能难以解析分析的情况,基于MATLAB并行程序设计进行了重力场测量数值模拟,获得了内编队重力场测量的有效阶数及其精度。在内编队轨道高度为300km、内卫星干扰力为1.0×10-10m/s2、外卫星定轨精度为3cm、内外卫星相对状态测量精度为1mm的条件下,计算得到内编队测量重力场的有效阶数为72,相应的大地水准面累积误差为44cm,重力异常累积误差为4.5mGal,由此可知内编队测量重力场的有效阶数主要分布在低阶部分。     

基于组合赋权雷达图实现电网电能质量综合评估

将改进的组合赋权雷达图方法用于电网电能质量综合评估。对主观、客观赋权法组合,基于组合权重与原权重之间的偏差尽可能小的优化思想,求取雷达图中各项指标的组合权值。利用各指标对应的扇形区域的对角线作为指标轴绘制雷达图,不仅最大限度体现各指标的独立权重,也反映了各指标之间的相互影响。利用雷达图的面积和周长两个变量完成对电能质量的综合评估。最后通过应用实例,验证了论文方法的合理性和在电能质量综合评估中的有效性。