BIT技术在靶场的应用现状与前景

简要介绍了智能BIT技术，通过对靶场现有型号任务中BIT技术应用现状的分析，以两个型号举例说明了BIT技术的应用将会使我国航天试验领域在测试性、维修性和战备完好性上显著提高。     

DCS在联合站生产中的应用

联合站自动监控和管理系统以ＤＣＳ为核心，采用工业ＰＣ和现场Ｉ／Ｏ组件，具有远程监控、故障诊断等功能。同时，ＡＲＣＮＥＴ网络和ＲＳ４２２／４８５通信技术的应用为系统提供了交换和管理过程数据的能力。     

构建靶场测试发射信息管理系统的设想

在对航天试验靶场信息管理应用进行需求分析的基础上，对测试发射信息进行了分类．提出信息管理应用系统的建设目标，设计了信息管理的基本架构，对测试发射信息管理应用提出了初步技术方案。     

概率神经网络及其在储层产能预测中的应用

概率神经网络（PNN）是一种基于概率密度函数理论且泛化能力很强的神经网络，并且能够广泛地应用于模式识别等领域。针对储层产能的预测问题，提出了一种具体的概率神经网络方法，包括网络模型的构造、学习训练和预测识别等步骤。基于MATLAB6．5设计出概率神经网络的具体应用软件，实际应用表明，在储层产能预测中效果显著。与BP网络进行对比实验，其预测正确率优于BP网络。     

一种改进的基于广义后缀树的文本聚类算法

分析了基本STC算法存在的三个缺点,即不能有效处理包含文本数目差距较大但具有包含关系的节点,不能有效处理包含文本相似但主题不同的节点,缺乏有效的类别标识提取算法．针对以上问题,在综合考虑主题相似性以及文本包含相似性的基础上,给出了改进的用于基类合并的相似度公式,并提出了基于信息增益的类别标识提取算法．为了进一步提高聚类效率,给出了一种简单有效的用于基类选择的测度,用来排除一些无意义的广义后缀树节点．实验结果表明,所提算法不仅可以有效提高STC算法的聚类准确度,而且可以对聚类结果进行有效的类别标识．