基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法研究

讨论了一种基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法的实现。该算法采用极大似然法修正传统BP算法的指标函数 ,利用M估计器和自举算法在线估计样本的误差分布 ,适合于动态非线性系统的辨识 ,逼近精度高 ,收敛速度快 ,在小噪声扰动时处于稳定 ,对过失误差有很强的鲁棒性。仿真结果证明了该算法的有效性     

雷达／红外综合探测系统抗干扰能力的建模

选择目标探测概率这一性能参数衡量雷达/红外综合探测系统的抗干扰能力,建立了压制式干扰情况下该综合探测系统的目标探测能力的数学模型,并通过计算机仿真验证了该模型的适用性。     

再入弹头滚转共振概率估算

本文分析了滚转共振之机理和影响滚转共振之因素，收集了国外资料有关小不对称量的数据，确定了各参数的概率分布特性，提出了一种直观的再入弹头滚转共振概率估算方法，给出了算例。     

石油化工装备“后果分析”方法的介绍

石油化工装备的失效,由于所处理的物料常常是易燃易爆的化学品,所以往往导致发生燃烧、爆炸等,还可以波及附近的其它装置和设备发生连锁的失效和爆炸。为了分析这种严重事故可能造成的影响,研究防止这种事故的发生,近年来研究和发展了一种定量估计这种失效后果严重程度的方法,称为后果分析(Consequence Analysis)。通过分析,从这些设备的失效概率、可能发生的失效形式,研究设备内物料的泄漏形式、可能发生的后果、影响范围的大小、对周围装置、环境和人员的危害程度等,从而提出在设备设计、工厂的总图设计中采取的措施,以减轻其危害的程度。     

多模自适应目标图像跟踪

本文建立了图像序列中含加性和乘性两种噪声模型影响下的目标偏移值测量模型。并针对目标机动性，采用多模虑波器和两段卡尔曼虑波器对目标状态进行估值，有效抑制了各种噪声影响，又消除了显式的目标机动性检测，且有较高的实时性和较少的存储量等优点。     

模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究

在航天器姿态控制领域，模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器，并将其用于《东方红三号》卫星应急星地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明，这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息，实现分区域控制，并且具有较强的鲁棒性。该方法具有较为满意的控制效果。     

用随机模型对电子对抗战术的效能进行评估

采用战术运用准则对近似实战的突防战术进行了计算机模拟,建立了突防概率的数学表达式,据此可找出最优突防路线及最优战术组合,有助于电子干扰系统的优化设计及最佳干扰战术方案的制定。     

模糊神经网络控制器在飞行器姿态控制中的应用

基于ＡＫａｗａｍｕｒａ等人提出的Ｎｅｕｒａｌ－Ｆｕｚｙ协作系统概念［１］，根据模糊系统的结构，确定等价结构的神经网络。网络保留了模糊控制系统的优点，空间结构清晰，同时具有学习功能，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制系统的知识规则、模糊推理和学习算法，给出了控制某导弹纵向姿态的仿真结果，结果表明该控制系统具有较强的鲁棒性。     

用于低截获概率雷达的混合波形研究

设计了一种用三相编码与线性步进调频相结合的混合雷达波形。该方法从根本上解决了相位编码对多普勒频移的敏感性 ,与传统方法相比有较大的多普勒容限带宽 ,同时 ,混合波形设计的灵活性还可降低信号的截获概率