基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

一个基于WINDOWS环境的网络连接服务

该文介绍了在校园网环境及WINDOWS平台，采用TCP/IP协议设计并开发PING网络连接服务和客户机/服务器功能的VC^ 程序。     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。     

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。     

高校教务管理模式探析

该教务管理模式是在总结全国现有大多数普通高校教务管理模式的基础上进行开发研究的,其高效的事务处理机制和信息管理模式,为学校的教务工作提供了直观的评价数据,为提高教务工作效率和推进高校教学改革提供了重要的参考依据。利用先进的技术手段和指导思想提高教育、培养、管理水平,对人才的综合素质培养,对打造高品牌大学均有深远意义。教务管理模式系统是数字化校园极为重要的组成部分之一,实现统一、规范、自动化、高效的信息管理系统事在必行。     

洪都集团企业级信息系统数据备份策略研究

分析了洪都集团当前企业级信息系统数据备份系统中存在的问题,结合目前的主流数据备份策略,提出了基于SAN(存储局域网)的高速、可靠、安全的洪都集团新的企业级信息系统数据备份策略。     

基于CORBA的分布式网络管理的研究

详细地介绍了将CORBA这种面向对象地分布式中间件用于网络管理的方法,着重探讨在实现基于CORBA的分布式网络管理中的关键的技术-CORBA/SNMP网关,通过CORBA/SNMP网关实现CORBA域与SNMP域的透明通信。     

基于图像识别的发动机内窥智能检测系统研究

介绍了一种基于图像识别技术的航空发动机内窥检测的新方法，采用最大类间方差法计算二值化分割的最佳阈值，并将提取的图像特征输入神经网络进行分层识别，最后由专家系统对损伤程度进行了诊断。通过现场测试，证明了该方法的有效性和实用性．     

攻击活动目标的一种最优弹道估计

 为分析活动目标的随机飞行状态和减小导弹的脱靶量,提出了数学模拟打靶的一种新方法。其中包括卡尔曼滤波理论结合最大似然法的应用,以及建立相对运动的离散化模型和灵敏度矩阵。为改善飞行状态的估计精度,论述了确立飞行弹道修正协方差矩阵的概念。除此之外,还讨论了导引敏感器静态误差影响脱靶量的估计问题。     

应用ART1神经网络仿真车间分组

阐述了ART1神经网络在制造单元设计过程中形成零件族的基本方法,并在基于MATLAB的软件平台上,利用其神经网络工具箱对生产过程中的实际情况进行了仿真和应用。