模糊数学与计算机应用

论述模糊数学与计算机发展之关系,设想利用模糊数学方法解决计算机进行模糊模式识别的过程,给出了几个具体例子。     

物体识别不变性方法比较分析(Ⅰ)——统计方法

在计算机视觉与模式识别中,如何从不同的角度来识别同一物体而与该物体的位置、放置方向无关,是一个关键的课题,至今仍无很好的解决方法。本文中,我们总结了现有的方法,并将它们分为统计方法、解析方法和神经网络方法3类,并对这些方法的两个主要性能指标,即噪声敏感性和变形敏感性进行了模拟分析,模拟工作是在Masscom高速微巨机上完成的。最后,我们提出了一种新的方法。     

陆基火控系统性能自动检测方法研究

本文阐述了以陆地为基地的火控系统的性能自动检测方法,提出在微波模拟器的配合下,检测火炮的指向误差,并对火控雷达、指挥仪、移动电站和随动系统进行监测,以获得各子系统的综合性能水平。     

动态飞行求解双35标准值方法

通过顺解法,利用录取的目标现在点数据,已知的射表数据及对有关偏差量的修正,可求解出斜距离４５００ｍ,高低角０°至８４°范围内的标准值     

自行高炮定位定向及外部目标导引

对自行高炮定位定向系统中的若干技术问题进行了探讨,重点分析了陆地惯性导航、快速自动寻北装置、基线差修正、全球卫星定位系统（ＧＰＳ）的综合使用及实施过程中存在的问题和目前解决办法     

鱼雷声输入型目标模拟器研究

介绍了鱼雷声自导系统陆上试验平台中声输入型目标模拟器的研究,给出了系统的组成方块图,阐述了工作原理及设计思想。通过声学理论的分析,得出设计对接装置的几个重要结论。声输入型目标模拟器是鱼雷陆上试验系统的关键设备,它与计算机数据处理系统、转台、海水深度压力模拟系统等构成鱼雷陆上半实物动态仿真试验系统。     

基于本征极化的飞机目标识别

提出了变质极化散射矩阵对称性的最小Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数准则修正方法,并在此基础上利用本征极化理论提取了雷达目标的极化特征,对五种飞机目标进行了识别实验研究,取得了良好的目标分类或识别效果。     

基于结构自整定前馈网络的雷达目标识别研究

概述了基于雷达成像的目标类型识别技术。阐述了多层前向网络的分类特性,提出一种网络结构自整定算法来训练网络,并构造分类器,对基于转台成像实验的雷达目标类型识别问题进行了仿真研究。研究结果表明,经结构自整定算法训练后的前馈网络对成像雷达目标具有较好的推广识别能力,识别率达到９０％。     

基于一维平均距离像矩特征的飞机目标识别

本文分析了利用一维距离像进行目标识别的问题。通过对目标相邻的一维距离像进行幅度平方平均处理,得到比较稳定的平均距离像。然后将目标的平均距离像看作二值图像,提取它的矩特征用于分类识别。对三类飞机目标进行分类识别的结果表明该方法是可行的。     

基于瞬时转速多特征融合的内燃机各缸工作状态识别

为分析内燃机瞬时转速波动过程与各缸工作相位的对应关系,进而识别各缸工作状态,提出了基于硬件计数原理的内燃机瞬时转速精确测试方法,在某自行火炮发动机上测取了发动机正常工作、燃烧不良和失火工况下的瞬时转速信号。对信号进行频谱分析,并利用分频带滤波方法分离出电调信号和各缸做功冲击信号,进而提出5个特征参数并计算各特征参数的相对偏差和偏差极性,最后根据不同特征参数的相对偏差幅值和偏差极性分布规律判别各缸工作状态并定位状态异常缸。