基于组合不变矩与神经网络的卫星目标识别

首先介绍了Hu提出的不变矩和Jan Flusser提出的仿射不变矩，在不增加特征向量维数的前提下，将不变矩的部分分量与仿射不变矩组合成新的特征向量——组合不变矩。利用组合不变矩提取图像中的不变特征向量，并结合基于人工神经网络的分类器，较好的实现了对卫星目标的分类识别。

微下冲气流对飞机滑跃起飞的影响

建立了微下冲气流影响下的飞机运动的数学模型,用数值方法分析了微下冲气流对飞机滑跃起飞的影响.结果表明微下冲气流对飞机滑跃起飞性能有明显的影响,特别是微下冲气流中心的位置对飞机滑跃起飞的影响十分显著.如果飞机离开斜板时处于顺风微下冲气流场,那么飞机的爬升高度和爬升率将严重下降,对飞机的滑跃起飞性能产生不利影响.

基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障诊断方法

利用网络撕裂法逐层将复杂装备撕裂为较为简单的单元，并充分利用粗糙集和神经网络融合方法的优点进行故障诊断。提出了基于粗糙神经网络的网络撕裂故障诊断方法，总结出基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障算法流程图。以L—F滤波器为例进行实验，结果证明：该算法明显优于普通的基于粗糙神经网络的故障诊断方法，网络结构得到简化，训练速度得到加快。