反隐身雷达技术及其对抗

采用隐身技术或低可观测性技术制造的攻击武器，是未来防空系统重点对抗的主要目标威胁，它对雷达的生存能力提出了严峻挑战。这就迫使雷达等探测设备加速发展反隐身技术，提高探测隐身目标的能力，以对抗隐身技术。主要阐述了反隐身雷达的技术措施和发展方向，并对利用电子战手段对付隐身目标作重点论述。     

改进型PID参数神经网络自学习的船舶操纵控制器

船舶操纵的模型参数具有非线性、慢时变特性。船舶操纵的传统控制方法的操纵性能不能令人满意。本文讨论一种应用改进型BP神经网络实现PID参数自整定的控制方法。此法能根据船舶动态特性的变化,自动重新整定PID参数,从而改善了操纵性能和鲁棒性,     

一种新的综合滤波在INS/GPS/CNS组合导航系统中的应用研究

针对INS／GPS／CNS组合导航系统的特点，采用了基于H。滤波的神经网络代替传统卡尔曼滤波器，利用INS／GPS、INS／CNS两个局部滤波器的输出值，通过联合滤波器进行线性最优估计，且进行了计算机仿真。仿真结果表明，该算法在满足系统精度和容错性要求的基础上，有效地改善了系统的自适应性、实时性、鲁棒性等性能，是组合导航系统理想的结构模型。     

AGM-88与大陆的防空——从美售台AGM-88看台湾的反辐射作战

据《台北时报》5月20日报道，美国已经同意向台湾出售20枚高速反辐射导弹，该型导弹编号为AGM-88，英文缩写为HARM，音译为“哈姆”。美国向台湾出售这种导弹使得台湾空军拥有了先进的反辐射作战手段，对大陆的防空系统构成了威胁，同时也体现了台湾反辐射作战的发展方向。     

机用传感器组故障诊断方法研究

对于柴油机状态检测与故障诊断，传感器自身故障的及早发现很重要。文章提出一种基于神经网络和冗余率计算的传感器组故障监测与诊断的新方法。该方法先用RBF神经网络对传感器组中的各个输出进行预测，若预测值与输出值发生较大的偏差，可能是传感器故障或设备故障，运用传感器之间的冗余率，进一步判断传感器是否发生故障，进而采用对应的诊断策略。     

岩土介质弹塑性本构关系位移反分析

土体的本构关系采用弹塑性本构关系时比采用弹性模型更接近实际情况。本文在岩土介质弹塑性模型的反演分析中，采用莫尔—库仑准则、德鲁克—普拉格准则，分别对这2种准则中的弹性模量和泊松比进行反分析，并将2种准则反演所得结果进行对比分析，最后得出莫尔—库仑准则位移反演结果优于德鲁克—普拉格准则。     

进化神经网络在柴油机故障诊断中的应用

瞬时转速波形诊断法是柴油机故障诊断中的一种较为方便实用的诊断方法，本文较为系统地介绍了其测量、故障参数提取及分析方法，并在诊断分析中使用了进化RBF神经网络，此网络的训练采用遗传算法，优化了径向基神经网络的结构和参数，加强了网络的实用性。最后用神经网络对所模拟的故障进行辨识，证实了瞬时转速法与进化神经网络的结合在柴油机故障诊断中的可行性。     

曝气生物流化床反应器处理动车集便器污水脱氮及微生物研究

应用好氧曝气生物流化床反应器处理动车集便器粪便污水,研究反应器同步硝化反硝化脱氮效果;考察不同影响因素条件下反应器脱氮效果。结果表明:反应器能够较好地同时实现硝化和反硝化两个过程;DO为2.5mg/L时,同步硝化反硝化脱氮效果最佳;最佳p H值范围为7.0~8.0;反应器在C/N比为1.6时脱氮效果较好;温度在18~25℃变化,对反应器脱氮效能影响不明显;微生物DNA纯度高,氨氧化细菌的生物多样性高。     

基于BP神经网络的铁路客运设备故障监测模型设计与研究

由于铁路客运设备种类众多并且分布区域分散,致使人工巡检工作效率低。为了提高巡检工作的效率,实现铁路客运设备巡检工作智能化,本文提出并设计了基于BP神经网络的铁路客运设备故障监测模型。通过无线传感器获取影响客运设备状态优劣的因素,运用所建模型进行决策,判断铁路客运设备是否运行正常并能准确地诊断出故障部位,实现了铁路客运设备巡检工作智能化的目标。最后通过对机房空调设备的仿真研究,验证了所建模型的有效性。     

Elman递归神经网络在结构分析中的应用

给出了Elman动态递归神经网络的网络结构和基本原理。基于Elman递归神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,提出了一种基于Elman递归神经网络建立结构分析模型的方法。利用Elman递归神经网络对桁架进行建模,真实地反映了桁架结构的动态特性。