Hopfield神经网络的防空火力最优分配问题

火力的最优分配是作战计划的重要内容,它包含火力单位特性、目标单位特性、最优准则、射击条件四个方面的内容。简要介绍了Hopfield神经网络的基础知识,建立了防空自动化指挥系统中火力分配的Hopfield神经网络算法一般模型,在此基础上,阐述了利用该算法在火力分配中的一般应用,并通过在计算机上借助C语言编程实现了这一模型,得出了一种比较合理可行的火力分配方案。     

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     

计算机辅助加工工件变形分析方法研究

为迅速、准确、合理地确定切削加工的工艺参数 ,将有限元方法、人工神经网络和遗传算法运用于计算机辅助加工工件变形分析中。通过合理的系统设计 ,实现了对工件切削加工变形量的准确预报和对加工参数的正确优化。实际生产证明 ,采用本方法优化确定加工参数 ,达到了预期的迅速、准确、合理的目标 ,有效地降低生产成本 ,提高生产率     

美国陆军作战指挥系统

自海湾战争以来的局部战争,信息作战改变并主导了现代战场。描述了美陆军作战指挥系统及其支援系统、通信系统的组成、基本功能和发展前景。     

高频地波超视距雷达述评

高频(HF)地波超视距雷达(GW-OTHR)利用雷达波束绕地表面衍射作用,能探测视距外的舰船、低空飞机和巡航导弹,不仅覆盖面积大、费用低,能弥补常规微波雷达低空盲区和天波超视距雷达的近距盲区,也无需注意电离层的变化,且可反隐身、抗反辐射导弹(ARM),因而在许多国家的国民经济和国防领域中得到了广泛的应用。论述了地波沿海面传播的特性和探测能力,并对超视距雷达的发展和应用进行了介绍。     

数据融合与敌我识别综述

敌我识别 (IFF)是自动目标识别 (ATR)技术的重要应用之一。高科技条件下现代战场中的目标侦察与敌我识别问题 ,一直是国际雷达领域和信息处理技术的主攻方向。为适应未来数字化战场的作战需求 ,具有敌我识别能力的系统 ,已成为 2 1世纪战场数字化系统的基本功能单元之一。扼要介绍了目标识别的有效途径、可提高敌我识别系统效能的数据融合技术及IFF现状与发展趋势。     

反舰导弹电子对抗仿真问题的研究

为观察、评估和研究针对反舰导弹末制导雷达的电子干扰的效果,研制了一个反舰导弹电子对抗仿真系统。文中给出了该仿真系统的模型框架,从仿真可信度的角度对其中的末制导雷达仿真模型作了进一步的说明,并介绍了该仿真系统在针对反舰导弹末制导雷达的电子干扰技术研究方面的应用。     

自适应变异遗传算法在通信网络时延和路由选择优化中的应用分析

在遗传算法中采用自适应的方法来控制变异操作,可以提高算法的全局搜索能力,加快收敛速度,从而可以迅速地求解组合优化问题,并在进一步求解计算机通信网优化问题中得到成功应用.     

传感器信号调理电路设计

通过对PWM原理的论述及误差分析得知,采用PWM电路可提高传感器测量系统的精度和可靠性,具有较强的抗干扰能力,且降低了成本。     

计算机网络攻击效果评估技术研究

计算机网络攻击效果评估技术是信息系统安全评估中一个重要而具有挑战性的课题。目前 ,相关的理论尚不成熟 ,有关的研究报道较少。简要总结了当前已经存在的主要信息安全的评估方法 ,在此基础上 ,从便于实际度量和计算的角度出发 ,提出了基于网络信息熵的评估技术、基于系统安全层次分析的安全评估框架和基于指标分析的网络攻击效果综合评估技术等三种评估模型 ,并分析了各自在使用中应注意的问题