图像制导中的一种改进增量学习RBF神经网络

为改进现有人工神经网络在图像制导系统的自动目标识别算法中的不足,加快收敛速度,通过对基于RBF神经网络自动目标识别技术的研究,提出以隐层神经元价值函数作为指标的生长修剪策略,构造出一种基于增量学习的网络资源分配网络(IL-RAN),对目标进行了在线实时识别。仿真结果表明,利用该改进算法可产生规模较小的网络,并使得网络参数的选择与识别误差建立了联系,减少了总体的计算量,计算时间也大大缩短。     

弹丸侵彻混凝土、土壤复合介质分析模型

以空腔膨胀理论为基础,并假设复合介质为2层介质,建立了子弹侵彻复合介质的运动学模型,对子弹侵彻介质运动过程进行了仿真,根据仿真结果分析了弹丸侵彻复合介质的特性;计算并讨论了侵彻初始参数,如侵彻角和初始侵彻速度对侵彻效果的影响,得到的仿真结果与实际侵彻现象较为符合,为从理论上分析弹丸侵彻复合介质提供了基础．     

基于核PCA的智能图像分析算法

提出了一种基于核PCA的智能图像分析算法，该算法将非线性数据映射到高维特征空间，能自动创建新的聚类并且连续调整聚类以适应于新目标，从而提高目标识别系统的性能。重点研究了基于核PCA算法在径向基神经网络中的应用，提出一种核PCA—RBF网络模型，并进行了目标检测、分割和无人监督目标分类的仿真实验。     

巡航导弹地形数据处理方法与模型

分析了巡航导弹地形匹配系统和下视光学景象匹配系统对基准图制作的要求,采用基于数字地形模型DTM(Digital Terrain Model)的网格数字地形图,提出了地形数据的插值算法-双向线性内插法和地形数据的特征提取算法,并建立了相应数学模型.