巡航导弹景象匹配算法适应性研究

针对景象匹配制导的需求，研究了去均值归一化、基于直方图拉伸和基于局部平滑相关匹配算法，分析了算法的适应性、计算量和实时性等，比较了每种算法的优缺点。结合巡航导弹的使用，讨论了影响匹配结果的一些基本的、可能的因素，主要是环境因素。用三种分辨率的图像作了大量的实验．针对这些算法的匹配概率及地物适应性等方面进行了编程验证和综合分析，给出了有关结论。     

基于BP神经网络的景象匹配算法研究

基于BP神经网络方法对景象匹配算法进行研究，以实现导弹武器系统匹配概率的提高和定位精度的改进。讨论了BP神经网络及图像的灰度不变矩和边缘不变矩，并把灰度不变矩和边缘不变矩同时作为匹配特征应用于本文BP神经网络景象匹配中。算法分析表明该算法具有很高的匹配效率。     

运输环境中火箭贮箱强度可靠性仿真

应用蒙特卡罗模拟方法计算运输环境中火箭贮箱强度可靠性，建立了火箭贮箱强度累积损伤模型，采用直接模拟法随机模拟应力和火箭贮箱初始强度来获取火箭贮箱的可靠度，并结合实例进行了仿真验证。该算法为分析随机载荷下火箭可靠性提供了依据。     

基于概率竞争网络的SAR图象舰船目标分割

针对SAR图象固有的乘性斑噪，把概率竞争网络用于SAR图象分割和水上目标检测，充分利用了图象象素间的空间邻接关系，提高了分割、检测的准确性和有效性，取得了较好的结果。     

基于FDG和GA的故障诊断技术在电子对抗装备中的应用

探讨了模糊有向图（Fuzzy Directed Graph,FDG）和遗传算法（Genetic Algorithm,GA）相结合的故障诊断技术及其在电子对抗装备故障诊断中的具体应用。根据电子对抗装备组件的实际状态,应用模糊理论得出各组件发生故障的可能性,建立电子对抗装备的模糊有向图,利用遗传算法搜索出模糊有向图中可能的故障传播路径。实践表明,该技术应用在电子对抗装备的故障诊断中是行之有效的,取得了较好的诊断结果。     

基于进化策略结合BP神经网络的景象匹配算法研究

基于进化策略结合BP神经网络方法对景象匹配算法进行研究，以实现导弹武器系统匹配概率的提高和定位精度的改进。提出并实现了一种高效的基于进化策略结合BP神经网络的景象匹配算法。实验表明该方法的收敛性能及学习速度优于标准BP神经网络算法，具有寻优的全局性、精确性。     

利用MapinfoProfessional开发GIS应用软件

从电子地图图层生成,地物标识和数据库管理几方面介绍了使用Mapinfo Professional桌面地图信息系统与功能强大的二次开发语言Mapbasic结合,开发出具有Windows格式的GIS系统的方法.     

无人机侦察飞行航路修正算法研究

基于无人机侦察飞行航路修正需求，提出了一种航路修正算法。该算法运用地标匹配定位技术确定无人机侦察飞行时的实际位置，纠正惯导偏差，使无人机回到预定的航路上来。该算法对无人机作战运用具有实际意义。     

模糊神经Petri网及在武器装备效能评估中应用

将模糊Petri与神经网络理论相结合,提出了一种关于武器装备效能评估的模糊神经Petri网模型。将模糊逻辑规则应用到专家评判中得到模糊Petri网,并在此基础上将人工神经网络引入到模糊Petri中,从而提高了系统的学习能力以及对外界环境的自适应能力。仿真结果表明该模型是可行和有效的。     

基于数据融合的边缘检测新方法研究

基于经典形态学的边缘检测方法虽然具有较好的去噪能力,但其得到的往往是断续的,不完整的边缘信息,不能反映全部的边缘特性.分别利用改进的数学形态学的方法和拉普拉斯算法对图像进行边缘检测,然后将两种方法处理后的图像进行数据融合,实验结果表明,该方法得到的图像边界细腻完整,具有较好的抗噪性.