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.     

Novell网络环境下分布式文件系统的设计与实现

在局部网络环境下实现分布式文件系统和远程过程调用是实现高层分布式软件的基础。本文在分析Netware层次结构的基础上,给出了一个在网络层上的分布式文件系统和远程过程调用的设计与实现,详细讨论了该系统的功能、用户界面和实现中的技术问题,包括可靠性和并发控制等必须解决的问题。本文的工作是为在Novell网上实现分布式数据库而设计的。     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

论军队后勤领导控制

控制是管理职能的一个重要方面。把握控制的基础理论,对提高后勤领导控制的能力,避免领导工作上的重大失误,以顺利实现领导目标,有着重要的现实意义。文章阐述了领导控制的涵义、内容、类型和基本过程,以及领导控制中经常使用的几种控制技术和方法。     

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。     

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。     

精心设计好每一堂课是提高教学质量的关键

课堂教学设计是课前准备过程中的重要工作。设计好一堂课,就是要对每堂课的教学内容、教学方法、教学手段及课堂教学过程等四个方面进行合理规划与周密安排。课堂设计是教学课堂讲授的重要前提,是实现教学大纲教学目的与要求,提高课堂授课质量的关键。精心设计好每一堂课,教员在平时必须做好大量的基础性工作,要在认真编写讲稿、熟悉授课对象及不断完善课堂设计方案等方面下功夫。     

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。