基于MRF模型和人工神经网络的遥感图像分类综合方法研究

本文总结了提高计算机遥感信息分类精度的四个有效途径，据此提出了基于三维Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络模型的遥感信息分类及平滑处理综合技术。实验表明，该方法可明显提高森林类型划分、土地利用调查等遥感应用专题的分类精度。     

基于CNN的三相逆变器开路故障诊断及其样本条件分析

为了合理选择样本条件以实现高效的智能化诊断,以及克服智能化方法中传统反向传播(back propagation, BP)网络权值较多、局部信息提取能力不足的问题,对基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的开路故障诊断方法进行研究,并以典型的三相两电平逆变器为具体对象,着重分析样本时长、样本数量变化时,CNN方法相较于BP网络方法在网络权值数量、训练稳定性、诊断准确率上的量化优势。结果表明,基于CNN的方法可在权值数量远少于BP网络方法的情况下构建深度更深的诊断模型,并在更短样本时长、更少训练样本数量下实现高效、准确的开路故障诊断。     

LEO 卫星网络路径选择策略研究

路由算法在选择路径时,主要考虑传输延迟和跳数这两个因素,分别选取最短延迟路径(Least Delay Path, LDP)或最少跳数路径( Least Hops Path, LHP)。在卫星网络中,基于LHP选径策略实现更加简单,但其应用在LEO卫星网络中合理性的研究成果不多。本文对极轨道LEO卫星网络中,LDP和LHP之间关系进行详细的理论分析,验证了LHP选径策略的合理性。并在此基础上,提出一种基于横向传输优先级（Horizontal Transmitting Priority, HTP）的LHP最短路径选择策略,利用横向链路长短特性简化路径决策流程。通过仿真,该方法能够快速寻找到最短LHP路径,为LEO卫星网络路由算法提供一定的研究基础。     

基于递归神经网络的飞机目标识别方法

针对宽带高距离分辨全极化雷达体制,提出了一种基于实时递归神经网络算法的飞机目标自动识别方法,实现了全极化下五类飞机目标的自动识别。实验结果表明,递归神经网络用于飞机目标识别是有效可行的。     

战场赛博空间电子战应用研究

首先阐述和分析了赛博空间和电子战的概念和特点,给出了电子战在赛博空间中的定位。然后探讨了电子战在赛博空间中的应用,给出了电子战在赛博空间中可能应用的几大方面。最后总结了赛博空间电子战面临的关键技术与挑战。     

变分自编码器结合聚类算法在空战态势评估问题上的应用

针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题,提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无监督空战态势评估方法。根据态势变化连续性特点,提出基于时间段的空战态势分类方法,将敌我双方态势划分为四类。在变分自编码器的基础上,提出了VAE-WRBM-MDN特征提取模型,即使用混合密度网络优化变分自编码器的特征提取能力和生成数据的相似度,使用权值不确定限制玻尔兹曼机优化网络的初始权值。将提取的特征分别输入到两种典型的聚类算法中进行聚类,并结合态势函数和实际战场情况修正聚类结果,形成正确的态势分类标准。在实验部分,分别进行了最优参数调整、关键特征提取、聚类以及修正实验。实验结果表明,模型态势分类正确率和运行时间均满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强,所提方法具有实际应用价值。     

基于局域网的分布式战斗机空战仿真系统

简要介绍了一种实时分布交互式战斗机空战仿真系统的开发。整个系统按照分层模块思想设计,对空战中战斗机关键子系统和关键行为进行了精确的数学建模,减少了建模的复杂度、保持了平台的开放性和可维护性,据此实现了局域网环境下的分布交互式空战仿真研究。初步的仿真结果表明系统具有实时、精确、高逼真度、高效费比的特点,可作为飞机设计和空战研究的重要辅助手段。     

无线传感器网络安全研究综述

无线传感器网络有着良好的应用前景,其安全问题同样受到了人们的高度重视。论文首先对无线传感器网络进行了简要的介绍,而后总结了这种网络的安全相关特点以及其存在的安全威胁,随后分别综述了无线传感器网络的三个安全研究热点方向:安全路由、安全认证协议和密钥管理。     

容错局域网通信功能的设计与实现

本文提出了一种在网络工作站实时通信中实现容错的理论,详细叙述了设计方法,并对其可靠性、实时性、并行性等问题进行了分析.     

讲授《马克思主义哲学原理》课的几点思考

激发学生学习《马克思主义哲学原理》的兴趣,调动学生积极性,改进教学效果应做到:一结合历史、联系现实;二借助电教多媒体;三构建知识网络框架;四是运用互动式教学。