一种人工神经网络方法在被动声纳目标识别中的应用研究

水下目标识别是水声信号处理领域中的一个重要课题。本文针对水下目标辐射噪声类别特征不明显的特点，提出了一种有监督的模糊ＡＲＴ神经网络（ＳＦＡＲＴ）分类器，通过对声纳目标信号的分类试验表明：该网络分类器具有迭代次数少，识别率高的优点，是一种很有实际应用价值的分类器模型。     

常见电气火灾原因分析及防范

从供用电的角度分析了常见电气火灾的原因,总结了防范电气火灾的措施,着重介绍了用RCD防范接地故障引起的火灾。     

一种水下目标分类的新方法

水下目标信号的特征提取和分类是当今水声信号处理领域中存在的难题。随着人工神经网络技术的发展,众多的研究人员已致力于将人工神经网络应用于水下目标分类的研究中。本给出了ＦＫＣＮ（ｆｕｚｚｙ Ｋｏｈｏｎｅｎ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋ）算法,并将ＦＫＣＮ应用于水下目标的分类问题中。实录海上无源声纳目标信号的分类实验验证了该算法的可行性。实验结果表明：在大量的训练样本和测试样本下,ＦＫＣＮ提高     

无源声呐目标特征提取的一种新方法

水下目标的特征提取一直是水声信号处理的一个难题。由于实际声呐目标的发声机理和反射声波的机理十分复杂,成份多样,造成水声信号具有较强的非平稳性和非高斯性。为了提高对水下目标识别的正确识别率,本文突破以往研究中关于信号平稳性和高斯性的假设,在简要介绍LOFAR谱图和高阶谱(HOS)估计方法的基础上,提出一种基于高阶谱的LOFAR谱图特征的提取方法。本方法既不受高斯性假定的约束,也不受平稳性假定的约束。最后,用本方法对三类实际声呐信号进行了特征提取,取得了令人满意的分类识别效果。     

全员绩效管理系统在供电企业的应用与探索

阐述了大同供电分公司实施全员绩效管理系统的发展历程,细致地分析了实施全员绩效管理的具体做法,总结了实施效果与体会。     

基于高阶谱的LOFAR谱图特征在被动声纳信号自动识别中的应用

水下目标的特征提取一直是水声信号处理的难题。由于实际的声纳目标的发声机理和反射声波的机理十分复杂,成份多样,造成水声信号具有较强的非平稳性和非高斯性。为了提高对水下目标识别的正确识别率,突破以往研究中关于信号平衡性的假设和高斯性的假设,本文在简要介绍了ＬＯＦＡＲ谱图和高阶谱（ＨＯＳ）估计方法之后,提出了一种基于高阶谱的ＬＦＡＲ谱图和高阶谱（ＨＯＳ）估计之后,提出了一种基于高阶谱的ＬＯＦＡＲ谱图特征