基于神经网络的预测模型的比较研究

随着经济预测、电力预测等各种预测的兴起,预测对各种领域的重要性开始显现。针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络,论文归纳了几种常用于预测的神经网络:BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、组合神经网络,并总结了相应的优缺点,及其适用的预测范围。以某蓄电池厂近几年的销售量为例,检验各种预测模型的精度。预测结果显示,用单一预测模型进行预测时,因自身的局限,使其预测精度和稳定性不高。相比之下,组合预测模型更能有效提高预测精度,可以较充分的降低预测风险,保证预测结果的稳健性。

基于C／S和B／S相结合模式的网上考试系统研究

文章在分析C／S与B／S两种数据库应用系统模式的基础上，简要介绍了C／S和B／S模式的优缺点，并结合网上考试系统的特点和要求，提出采用C／S和B／S相结合的模式作为网上考试系统的架构模式，并根据该架构，论述了网上考试系统的设计思想和实现方法。

改进粒子滤波算法及其应用仿真

针对目标跟踪中粒子滤波算法的估计精度不高、粒子退化问题,文中提出了一种GH-RPF算法.在粒子滤波的基础上,应用高斯-厄米特滤波来产生重要密度函数,同时对重采样采用正则变换以改善采样粒子的多样性.将该算法应用于非线性、非高斯的目标跟踪中,仿真结果表明,与标准粒子滤波及EKPF相比,该算法的滤波精度更高,具有更高的跟踪性能.

复杂电磁环境下C^4ISR系统的防护研究

信息化战争是以争夺战场的"制信息权"为主要行动的战争。作战双方都力图集中主要作战力量,使用各种作战手段,压制、削弱、破坏和摧毁敌人的C4I(指挥、控制、通信、计算机、情报)系统,同时有效地保护己方的C4I系统。而对C4I系统的攻击和防护成为信息战争重要作战行动,C4I系统成为主要作战目标。研究C4I的各种防护措施的目的显然是为夺取制信息权,只有己方的C4I系统不被摧毁,才能更有效地进攻敌方,使其C4I系统被摧毁成为可能。这些手段也是电子战、网络战的重要技术措施。