一种在线神经网络在补偿飞机模型不确定性误差中的应用

讨论了一种基于神经网络动态逆的直接自适应控制方法，并应用于超机动飞机的飞行控制中。基本控制律采用非线性动态逆方法进行设计，对由于模型不准确导致的逆误差采用单隐层神经网络进行在线补偿。仿真结果表明，神经网络通过补偿由于模型不准确引起的逆误差，弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点，提高了整个控制系统的鲁棒性，而且可以大大简化动态逆控制律的设计。     

疲劳裂纹扩展速率试验数据的可靠性分析模型

以指定ΔＫ下的ｄａ／ｄＮ服从对数正态分布为基础，提出３种ｄａ／ｄＮ试验数据统计处理方法；依据一组４０ＣｒＮｉＭｏ材料的ＣＴ试样的试验数据处理结果，对３方法进行了分析对比。     

神经网络在未来超分辨雷达中的应用

最新的技术发展已为研制超分辨雷达创造了条件。它能够突破普通雷达基于匹配滤波原理的分辨能力,而实现超分辨。超分辨雷达的巨大计算量通常来自求解非线性最小二乘问题时的多维搜索。本文针对这一问题,研究了雷达信号处理中的两个典型例子:(1)利用阵列处理检测个数已知而方向未知的雷达目标;(2)对波音727飞机进行超分辨距离多普勒成像。说明Hop-field神经网络通过集体运算能够求解各种困难的最优化问题,因而在未来的超分辨雷达中有广阔的应用前景。     

高新技术复杂装甲武器装备生产过程质量监控工作分析

本文针对驻厂军代表在高新技术装甲武器装备生产过程的质量监控中积累的经验，论述了高技术装甲武器装备及其生产的特点，提出了开展高新技术武器装备质量监控工作的方法与建议，辨证地分析了军代表参与高新技术武器装备生产过程质量监控应采取的对策。     

空间目标可拦截区与可遭遇区的确定

给出了天基拦截器对空间在轨目标的可遭遇区、可拦截区和实际可遭遇区的定义,基于冲量变轨理论,并以真近点角表示这三个区域,给出了确定这三个区域的数值搜索算法。对于非机动轨道目标,训练好的BP神经网络可根据拦截器/目标的相对位置,快速给出目标轨道上的可拦截区和实际可遭遇区。     

控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。     

神经网络在雷达辐射源识别中的应用研究

由于现代战争中雷达信号环境日趋复杂 ,新体制和复杂体制雷达大量涌现 ,现有的雷达信号识别方法不能适应未来电子战环境 ,研究新的高效的雷达识别方法 ,已成为当前比较迫切的课题。研究了雷达辐射源识别的神经网络方法 ,分析了它的可行性及其优点 ,给出了用B -P网络来实现雷达辐射源识别的方法 ,并与ESTRR方法进行了比较。     

基于神经网络的导弹姿态控制系统故障诊断

本文提出了一种多层前向神经网络快速误差向后传播学习算法ＦＢＰ（ＦａｓｔｅｒｒｏｒＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），通过某导弹姿态控制系统故障诊断的仿真研究，验证了ＢＰ（误差后向传播学习算法）和ＦＢＰ用于导弹姿态控制系统故障诊断的有效性，ＦＢＰ学习算法较之ＢＰ学习算法学习速度的快速性     

固体火箭发动机点火过程内流场的二维预示

本文对固体火箭发动机点火过程的内场流进行了二维无粘非定常分析，计算得到了该阶段燃烧室中压强，温度和速度的分布。本文还提出了以近似预示复杂三维装药发动机内流场的有效积法。     

基于双正交小波的自适应图像水印算法

论文提出了一个基于双正交小波的自适应图像水印算法，在该算法中，先对可视水印进行置乱和小波变换，然后嵌入宿主图像小波域的低频系数中，在嵌入水印时考虑了人类视觉特性(HVS)。实验结果证实了所提算法具有良好的不可见性和稳健性。