UPF与RBF结合的机动目标跟踪算法

针对UPF算法精度较高,但计算量大的问题,基于对精度与实时性考虑,提出了UPF与径向基神经网络相结合的模型与机动目标跟踪算法.通过计算机模拟仿真,证明了该算法的可行性.

大型石油炼化企业供电系统可靠性分析

本文主要结合当前大型石油炼化企业供电系统的现状和问题,通过常用的可靠性指标,分析了石油炼化企业供电系统可靠性的影响因素,并从多个方面针对提升企业供电系统可靠性提出了各种应对措施和改进建议。

雷达阵地选择方案的多层次灰评价

根据雷达兵部队阵地选择的基本要求,分析了影响雷达效能的制约因素,给出了阵地选择评价指标体系的结构模型,最后通过多层次灰度决策评价给出了雷达阵地选择的应用算例。

基于扩展卡尔曼滤波器的RBF神经网络学习算法

径向基函数(RBF)神经网络可广泛应用于解决信号处理与模式识别问题,目前存在一些学习算法用来确定RBF中心节点和训练网络,对于确定RBF中心节点向量值和网络权重值可以看作同一系统问题,因此该文提出把扩展卡尔曼滤波器(EKF)用于多输入多输出的径向基函数(RBF)神经网络作为其学习算法,当确定神经网络中网络节点的个数后,EKF可以同时确定中心节点向量值和网络权重矩阵,为提高收敛速度提出带有次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器[1](SFEKF)用于RBF神经网络学习算法,仿真结果说明了在学习过程中应用EKF比常规RBF神经网络有更好的效果,学习速度比梯度下降法明显加快,减少了计算负担。

石油炼化企业6KV供电系统的几点保护研究

石油炼化企业在我国的重工业中占有着重要的地位,其安全的重要性也毋庸置疑。本文主要针对石油炼化企业中6KV供电系统的保护做了简单的论述。能否保证供电系统的安全、可靠、稳定的运行,不仅仅关系到我国大部分工企和居民日常生活的用电通畅,还涉及到石油炼化企业的安全性。