计算机语音识别指令和控制程序的研究

应用VoiceType 作为开发平台，研究了编制计算机语音识别指令和控制程序的具体过程和实 现方法，使Visual C 和Visual age for C 程序员方便地应用VoiceType 的识别内核来开发自己的应用 程序并且处理系统命令，对推动我国计算机语音识别软件的开发具有重要现实意义。     

模态参数识别中的激振点和测量点的布局：I理论分析

测量点和激振点在被识别结构上的布局对于目标模态的准确识别具有很大影响。本文针对目标模态分别是孤立模态和重频模态，讨论了激振点和测量点的布局准则，给出了模态可识别的必要条件和充分条件。     

一种基于神经网络技术的雷达信号模糊模式识别方法

研究了一种用神经网络获得优化权值的模糊模式识别法以用于雷达信号的识别,通过实例验证并分析了此法的实用性和有效性。     

采用三种学习与表示策略的合成孔径雷达自动目标识别

阐述了一种新的合成孔径雷达自动目标识别结构，这种结构是以能高精度地估计目标姿态角为前提条件的。本文所述分类器设计的优点是：由于有姿态信息，可以采用较少的特征对目标实现高准确度的分类，从而降低了输入空间的复杂性。此外，对分类器的训练可以根据不同的情况区别对待，这也改进了分类器的性能，降低了复杂性。文中比较了三种构建模式空间与判别函数的学习与表示策略：Vapnik的支撑矢量机（SVM），针对神经网络新提出的一种二次互信息（QMI）代价函数， 以及最近利用多分辨率概念扩展的主分量分析方法（PCA－M）。利用MSTAR（运动与静止目标捕获与识别）数据库得到的实验结果表明，我们的分类器的性能优于标准的模板匹配型分类器。我们也评估了分类器对易混淆目标的检测、分类质量、表明对易混淆目标的抑制能力有显著的改善。     

末制导雷达抗干扰自动管理研究

根据反舰导弹末制导雷达电子反对抗的发展实际,提出一种采用微处理器的抗干扰自动管理系统。在对末制导雷达进行的各种典型干扰试验的基础上,给出了几种常见有源干扰的雷达敏感部位,经理论分析和计算机模拟,得出几种有源干扰的判别方法。试验证明该判别方法性能良好;最后根据模糊综合判别原理,提出了多敏感部位综合识别干扰的方法。     

从改进型“爱国者”看TBM突防技术

伊拉克战争中,“爱国者”改进型首次参加实战,拦截TBM的概率提高为32%。介绍了PAC-3的改进情况。PAC-3拦截能力的提高,将对TBM突防技术提出挑战。     

采用最大似然人工神经系统(MLANS)的多传感器自动目标识别与敌我识别

自动目标识别及与其相关的非合作式敌我识别问题通常要求将多传感器信息融合到一个统一的战场图像中。当前解决这个问题的途径是分步进行的：首先检测目标；接着估计目标的航迹，并采用这些航迹进行多传感器信息相关或关联；经过关联的信息被综合到一体化的图像中并进行目标识别．将复杂的问题分解为几个较小的问题分步解决的缺点是每一步仅能利用部分信息。例如，从杂波中检测出目标不可能在单独传感器的一帧内完成，而且它所要利用     

模糊神经网络应用于数据融合中实现目标的身份识别

结合“情报侦察与数据融合专家系统”的需求 ,对基于产生式规则的模糊知识表示和推理、神经网络的结构和机理进行了研究 ,提出了将模糊规则与神经网络相结合 ,实现一种新的推理方法。在此基础上 ,实现了一种将模糊规则转化为神经网络的算法以及神经网络的学习算法 ,并具体讨论了这种新的推理方法在“情报侦察与数据融合专家系统”中实现飞机的身份识别的应用。实验证明这种网络结构巧妙地将模糊集理论和神经网络结合起来 ,充分利用了两者各自的优势 ,最终达到了对目标身份识别的效果     

模态参数识别的小波变换方法

系统地研究了使用调频高斯小波变换识别结构系统模态参数，闻基于系统脉冲响应函数的小波变换的模态参数识别方法，讨论了影响识别精度的因素以及提高识别精度的途径，并针对两自由度问题给出了方法的验证与分析。     

超多谱段成像技术

为适应现代战争和打击恐怖分子的需要 ,美国的实验室研究人员正在研发或业已研发成功一些高新技术 ,以提高情报搜集和军事作战活动的效能 ,如“超多谱段成像”(ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｉｎｇ)技术。现有的黑白图像和彩色图像尽管很有用 ,但仍有不足之处 :它们却不能识别经过伪装的设施 ,如指挥所和武器阵地。专家认为“超多谱段成像”新技术将能解决这一难题。与传统的相机或热成像仪相比 ,超多谱段成像仪可以更详细地检测出目标的辐射或反射能量 ,最后得出有数百种不同颜色的图像 ,人们将从这些颜色的细微差别中 ,轻易地识别出…