基于神经网络的雷达辐射源体制和用途智能识别

本文描述一种采用BP神经网络对雷达辐射源体制和用途进行智能识别的方法 ,包括理论分析、神经网络结构设计、推理和学习算法设计、编程算法设计、实验结果比较与分析等。实验表明 ,该方法有着良好的识别效果     

人工神经网络系统应用研究的进展

人工神经网络系统(artificial neural networksystem)、神经网络计算机(neural network compu-ter)、连结机制(conne(?)tionism 或 connectionistmodel)、平行分布处理系统(parallel distributedprocessing system)等都是有关人工神经网络系统方面常用的术语,只是不同的人在引用时强调其不同的侧面,其含义都是指由大规模简单元器件(模拟神经元的电子或光学等元器件)连接而成的具有平行处理能力的复杂网络系统,以下简称神经网络。     

运用模式分类的雷达抗转发式距离欺骗干扰方法

针对雷达转发式欺骗干扰中的距离欺骗，提出了一种基于模式分类来识别目标与干扰的方法。该方法基于干扰和目标能量和起伏特性差异确定提取特征因子，再利用RBF神经网络方法进行分类。仿真结果表明，该方法具有较好的抗距离欺骗干扰性能。     

图像压缩编码方法分析

介绍图像压缩编码技术发展过程,对图像压缩编码,特别是自适应预测编码、模型法编码、分形编码、小波变换压缩编码、神经网络压缩编码原理和特点进行分析,并阐述图像压缩编码的作用.     

基于BP网络的设备状态分类器的设计

介绍了在Matlab6.5的神经网络工具箱中，开发基于BP网络的设备状态分类嚣的方法和要点，给出了仿真结果，并以实例验证了该分类器在设备故障诊断中的有效性。     

Fuzzy Entropy： Axiomatic Definition and Neural Networks Model

The measure of uncertainty is adopted as a measure of information. The measures of fuzziness are known as fuzzy information measures. The measure of a quantity of fuzzy information gained from a fuzzy set or fuzzy system is known as fuzzy entropy. Fuzzy entropy has been focused and studied by many researchers in various fields. In this paper, firstly, the axiomatic definition of fuzzy entropy is discussed. Then, neural networks model of fuzzy entropy is proposed, based on the computing capability of neural networks. In the end, two examples are discussed to show the efficiency of the model.     

BP人工神经网络用于除草剂活性预测

采用AMI方法研究了10种新型的磺酰脲类除草剂的电子结构，并以原子的Mulliken净电荷和除草剂在不同浓度(100，10mg／L)下对油菜、稗草两种作物的根、茎部位的抑制率为训练样本集。构造并训练得到具有活性预测能力的BP神经网络．结果表明，该BP网络不仅能对训练样本很好拟合。亦能对未知化合物的活性作出很好的预测．     

基于免疫算法的Hopfield神经网络多用户检测器

提出的基于免疫算法的Hopfield神经网络多用户检测器，将扰乱的Hopfield神经网络多用户检测器的输出作为免疫算法的初始种群，利用了免疫算法的全局收敛的特点，从而克服了Hopfield易收敛到局部能量最小点的缺点。理论分析和仿真结果表明：该检测器具有良好的抗多址干扰和抗远近效应的能力。     

基于径向矢量的不变性形状分类方法

介绍一种利用径向矢量提取形状特征的方法，着重于分析二维图形的不变性，提出一种带有方向因子的径向矢量描述，该矢量以图形边界弧长为自变量，完整地刻画了图形特点，克服了非凸图形识别中存在的多义性，以归一化的特征矢量的输入，采用三层神经网络为分类器，在字符及军事目标不变性识别中取得了令人满意的结果。