周边军情

日本。2006年3月，日本和美国对联合导弹防御计划中的部分新技术进行首次联合试验，这些技术由日本开发，将用于先进拦截器。此次试验在夏威夷展开，导弹从美国“伊利湖”号驱逐舰上点火，主要试验整流罩的效能。整流罩和红外传感器适用于将要部署在“宙斯盾”驱逐舰上的更大型改良版SM-3拦截器。     

基于局部几何特征的稠密点云配准方法

针对现有的稠密点云配准方法依赖初始位置设定、计算成本高、配准成功率不高等问题，提出了一种基于点云局部几何特征的稠密点云配准方法。采用深度卷积网络模型提取点云的局部几何特征，从而减少了三维点云数据的噪声、低分辨率和不完备性等带来的影响。在此基础上，使用K维树搜索完成局部几何特征描述子的关联工作。最后，通过随机采样一致算法对点云的相对位姿进行鲁棒的估计。通过对开源数据集上5个典型场景中的数据测试表明，该方法的配准成功率达到92.5%，配准精度达到0.0434m，配准时间相对最邻点迭代配准算法缩短了74.7%，实验结果验证了该方法的有效性、实时性和鲁棒性。     

面向21世纪的精益生产

从社会和科技发展的角度提出精益生产（ＬＰ）企业应重视学习、加强合作、具备快速应变能力并应进行绿色生产，以迎接２１世纪的到来。     

联合制导攻击武器六自由度系统仿真

重点分析了GPS/IN S复合制导系统及激光导引头的工作原理和建模方法,同时介绍了增程套件的原理,并设计了方案弹道。通过六自由度弹道仿真,比较了增加组件前后联合制导攻击武器的性能指标。研究结论对我国现有库存常规炸弹的制导化改进有一定的参考价值。     

分布式信任模型在嵌入式Internet中的应用研究

为了充分利用嵌入式设备的联合处理能力,嵌入式设备之间必须进行一系列的合作.信任是人们进行社会交往的基础,人们之间的信任关系在不断地更新和传递.依据这种原理,提出了一种基于社会信任关系的协同工作分布式网络模型.嵌入式Internet系统中的设备在协作过程中,互相之间逐步形成了一种相互信任的关系,这种关系以信任表的形式存在本地端点中,并通过不断地自学习来修改信任表.给出了信任模型的建立过程以及信任参数的更新和传递算法,应用实例表明了模型的有效性.     

关注新生,改善学习--新生学习状况调研报告

本文从学生的学习态度、学习能力、学习兴趣、知识水平、学习动力等学习心理的五个方面 ,和学习所涉及的教师的教学能力、社团活动及课余时间的利用等因素入手 ,分析我校学生学习现状 ,提出了改善学生学习状况所采取的有效措施     

多坐标系下目标跟踪的联合滤波

针对雷达目标观测和处理在不同的坐标系下完成，本文提出了联合滤波算法来跟踪机动目标。该算法以卡尔曼滤波器为基础，直角坐标系下和极坐标系下的算法相联合，不仅克服了两种坐标系下滤波算法的不足，而且对机动目标有很好的跟踪效果。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

联合优化的BP神经网络模型的应用研究

BP算法因收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺点，使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点，这些制约了BP网络在各个领域中的应用。本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化，在一定程度上避免了学习中的局部极小问题，提高了学习效率，改进了网络的性能。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型

利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本，采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识，结果表明：这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。     

具有自学习功能的机载火控系统故障诊断系统研究

研究了一种应用于机载火控系统的具有自学习功能的故障诊断系统.首先介绍了系统的总体结构;然后通过分析火控系统的结构建立了层次诊断模型,并通过示例对诊断系统中知识的表达方法、推理方法等问题做了详细的分析;最后详细描述了系统的自学习机制.应用具有自学习功能的故障诊断专家系统,可实现综合化机载火控系统的智能故障诊断.