简介：介绍了视频跟踪中图像边缘检测的基于Beta样条函数的边缘检测算子,该算法是利用Beta样条函数对原始图像进行拟合,然后求拟合曲面的二阶导数零交叉点来检测图像的边缘.根据Beta样条函数的局部性质得到具体卷积模板,由于它具有两个自由参数,使它比B样条边缘检测算子具有更大的灵活性.

简介：在网络中心体系结构中，对带宽的有效管理将是其建设的关键因素，而有效带宽也就成为网络中心战得以实施的根本所在。

简介：研究了BP神经网络的收敛问题。基于随机理论，提出了解决网络收敛性问题的随机优选法。该方法不仅在任何条件下都能得到问题的具有一定精度的解答，而且收敛速度很快。

简介：目前，美国拥有全球最强大、最现代化的军事力量，是由高素质作战人员和高新数字化技术装备所构建成的。而其指挥系统的数字化，更是其所向披靡、无往不利的坚实保证。美国21世纪陆军的数字化指挥，主要通过陆军战斗指挥系统（ABCS）来实现，它是美陆军所有部（分）队的指挥与控制系统的集成，亦是战斗空间自动化系统与通信的集成。

简介：介绍了如何建立一个灵活、可靠、安全的防化车辆指挥通信网络。该网络是以固定指挥部为中心，以防化指挥车为二级中心，以各列装的防化车辆为节点的无线数字通信网络，可在防化车辆之间实时传输语音、数据及图像等信息，并且能够通过信道加密来保证网络通信的安全，该网络不仅能够将在地理位置上分散的各个防化车辆联成一体，便于统一指挥、协同作战，而且还可以在网络内实现资源共享。

简介：综述了聚氨酯／环氧树脂互穿网络聚合物(PU／EPIPN)的合成原理、动力学、相分离以及形态和性能，并介绍了PU／EPIPN的应用。

简介：通过分析计算机网络攻击的过程及手段,研究各种安全漏洞,设计实现了网络端口扫描器和漏洞检测软件,并对网络主机存在的漏洞进行检测报告,为网络管理员提供相应的安全防范措施.

简介：在讨论神经网络自适应学习算法的基础上,研究了某自行火炮传动机构中圆锥圆柱轴承故障特征参数的选取及智能故障模式诊断,并在疲劳实验机和设备上进行了实验,取得了满意效果。

简介：介绍了用BP网络的方法，对“弹型识别判据1”进行学习训练和仿真的研究。

简介：介绍了用BP网络的方法，对“弹型识别判据2”进行学习训练和仿真的研究。

简介：分析了雷电浪涌发生器短路电流波形的特点,研制了无感电阻网络分流器,实验证明该分流器测试结果的重复性和测试不同量值的雷电脉冲电流时的线性度,均符合国家标准GB/T17626.5-1999和国际电工委员会标准IEC61000-4-5的要求.

简介：在统计概率基础上建立了信息神经网络，探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法；并在12150L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明，该方法是可行的。

简介：为了贯彻《陆军2010年构想》和《2010年联合作战构想》的指导思想，美国防部根据其《化学兵2010年构想》为美军诸军兵种在核化生作战和反核化生恐怖条件下的防护和信息主宰制定了详细、科学的发展计划和执行计划。为了确保这些计划的实施，美国财政给予了极大的支持。仅就其用于化学和生物防护研究的经费而言，从2000年起，除基础研究和管理保障研究项目基本持平外，

简介：利用小波包分析提取出齿轮箱在各种工况下振动信号的有效成分,根据时频域特点提取比较典型的特征参量,利用改进的BP网络进行训练,根据训练结果判别齿轮箱的故障状态.

简介：提出了一种将小波变换同神经网络相结合的方法,旨在克服由于广为采用的神经网络在对不定信息处理方面存在的不足和容易陷入局部极小值的问题,将小波变换与神经网络相结合,利用混沌轨道的游动性有利于系统跳出局域极值的束缚而寻求全局最优.仿真结果表明,此种算法快速、有效,能很好地解决某些复杂的辨识问题.

简介：该文应用人工神经网络的建模方法及自适应学习速率的BP算法,用于发动机进气管真空度的计算,并使用Matlab中的神经网络工具箱进行仿真模拟.把模型的仿真结果与实际测量数据相对比,试验结果表明,这种新的研究方法具有很高的精度,在一定条件下可以代替理论计算.

简介：针对目前离子迁移型毒剂报警器中所采用的模式识别方法的缺陷，提出了一种模糊神经网络结构，并针对学习训练的经典BP算法进行了一系列的改进，通过仿真实验获得了最优化参数，同时对其可行性和优越性进行了验证。

简介：针对某大型武器装备系统庞大、故障检测难的特点，提出一种基于无线网络技术的在线监测与故障诊断方案。方案中下位机在ARM920T构架的32位微处理器S3C2410A基础上，进行外围扩展。包括信号采集、信号调理电路、JTAG接口、LED显示、无线网卡接口及RS232接口，从而实现大型武器装备各部位状态信息的数据采集及和上位主机的无线数据交互。上位主机由配置无线网卡微机组成，采用笔记本电脑，通过无线网卡接收各下位机采集的信息并显示，在专家系统的支持下给出检测诊断结论与故障信息。实验表明，该技术方案能实现大型武器装备的快速、准确故障定位与远程监测。

简介：在分析神经网络和灰色关联度诊断方法的基础上,研究并提出了改进的BP神经网络和ABO灰色关联度诊断法.应用小波分析法对齿轮箱振动信号进行小波消噪,提取了信号的时频域特征参数.讨论了特征参数的无量纲化处理方法,并结合ABO灰色关联度诊断法简单易于实现和BP神经网络法诊断精度较高的特点,完成了齿轮箱的故障模式识别和诊断决策.

简介：对于结构复杂的自行火炮变速箱,其故障模式具有不可预知性.针对传统的神经网络识别方法明显存在不足这一问题,提出一种基于自适应谐振理论(AdaptiveResonanceTheory)的自行火炮变速箱瞬态过程故障诊断新方法.该方法不仅可以对已知的故障模式进行分类,而且对自行火炮变速箱未知故障模式具有很强的自适应分辨能力.实例证明,ART-2神经网络与传统的神经网络方法相结合为自行火炮变速箱故障诊断提出了新思路.