反舰导弹电视制导ATR方法研究——多目标几何识别

本文运用图象处理与图象识别技术,结合应用光学的方法,研究了舰船目标图象识别的有关问题,并提出了一个可用于反舰导弹电视制导的自动目标识别（ATR）系统的方案设想。实验室模拟结果表明本方案具有实现的可行性     

防空作战单元的航迹管理和目标识别

本文以防空导弹作战单元指控系统的航迹管理和目标识别为应用背景,着重介绍单目标和编队目标航迹管理的可行性及存在的间题,并阐述一种改进的目标识别算法.     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

信息战建设的初期阶段——战场数字化

海湾战争以后,美国军方对信息技术在战争中的应用进行了深入的理论研究,由最初的“电子战”发展到“指挥控制战”,又发展到目前比较成熟的“信息战”理论。在信息战理论的指导下,美国三军各自制定了信息战计划并成立了相应的信息战机构。美国陆军的信息战计划称为数字化计划。它是利用现代先进的数字技术来提高武器装备的信息含量和部     

战场向海底延伸

随着军事高技术的发展,各国军界在关注陆战场、海战场和外层空间的太空战场的同时,也对海底战场的开辟和使用给予高度的重视。到目前为止,美军运用其军事高技术,投入了较多的人力和物力,加紧建立海底战场的作战系统和作战设施,以求率先达到掌握“制海底战场权”的目的。另一些军事大国和濒海     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

ATR算法原理分析

随着现代微处理器和大规模集成电路、集成光路的发展,自动目标识别（ATR）算法技术在现代防御系统领域中具有越来越重要的作用。文章归纳了目标表示方法,着重对ATR算法──一统计模式识别算法、模板相关算法、基于模型的算法、人工神经网络算法,进行了概述和综合理论分析,并得出了一些有用的结论,为ATR系统学科的发展和应用奠定基础。     

关于加强我国数字化部队建设的一点建议

本文就数字化战场及数字化部队的构成、任务及未来战争的运作方式诸方面进行了研讨,并对外军的动态及我军的现状进行了对比,提出了关于如何发展我军数字化装备及数字化部队的一点设想和建议。     

自组织特征映射神经网络用于非特定人语音识别

本文就Kohonen自组织特征映射神经网络模型采用其基本学习算法直接用于孤立字非特定人的语音识别时所存在的不足进行了改进。大量的实验结果表明,改进后的方法对得到良好的映射圈和提高识别率具有积极的作用。