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神经网络识毒建模及其在防化指挥自动化系统中的应用

作　者: 刘健
导　师: 张振川
学　校: 东北大学
专　业: 计算机技术
关键词: 神经网络 模型 毒剂 化学防护 防化指挥自动化系统
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 27次
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内容摘要


高技术条件下局部战争,是在化学威胁条件下进行的,作战进程空前加快,情况变化急剧,作战信息量骤然增加,要求作为作战保障兵种的防化兵作战指挥更迅速、更及时、更科学。神经网络识毒根据系统的毒剂征候,利用神经网络的非线性映射能力或模式识别功能,识别出系统的毒剂。从而进一步判定染毒浓度和范围,辅助指挥员优化作战行动方案,科学、快速地了解目标地区受化学攻击的状况,指导部队及时采取防护行动,最大限度降低毒剂的侵害。本论文围绕神经网络识毒建模及其在防化指挥自动化系统中的应用,着重探讨和研究了以下内容：阐述了神经网络识毒的概念与意义。从国内外研究神经网络识毒动态和我军防化指挥自动化系统建设现状入手,从必要性和可行性分析、总体需求分析,战术技术指标要求、功能要求几个方面论述了防化指挥自动化系统对神经网络识毒模型的需求。建立了神经网络识毒模型。包括神经网络与毒剂识别相关知识的介绍、神经网络识毒的基本方法、建立模型的数学依据、算法和数据库设计,为神经网络识毒模型在防化指挥自动化系统中的应用做好了前期准备工作。论述了特征提取与选择的概念和意义。提出了基于样本综合离散度和参数识别置信度两种识别参数选择的方法,为神经网络识毒打下了基础。从基于性能分析和基于小波分析进行了毒剂特征提取与选择。剖析了神经网络识毒的实现。进行了单个神经网络毒剂识别方法分析,提出了集成神经网络毒剂识别策略和神经网络识毒的软件构成,进行了神经网络识毒的仿真。测试结果表明：神经网络对毒剂有较好的识别能力。提出了神经网络识毒模型在防化指挥自动化系统中的应用构想。包括神经网络识毒模型在防化指挥自动化系统中的应用思路与要求、结构设计与应用方法。探讨了神经网络识毒信息在防化指挥自动化系统中的融合。进行了神经网络识毒信息流程分析和给出了查明毒剂种类的综合决策程序与方法,列举了神经网络识毒模型在防化指挥自动化系统中的应用示例。本论文构筑于Windows XP平台,采用MATLAB6.5、Delphi7.0和SQL Server2000等软件开发了神经网络识毒系统,通过检验正确识别率达96%以上,基本符合防化兵侦毒作战要求。论文指出了基于毒剂性能分析的特征提取与选择神经网络识别毒剂,适用于毒剂识别辅助决策,支持防化指挥自动化系统的指挥决策分系统；防化兵使用与化学传感器相联结的神经网络作战,是实现我军化学侦察自动化、智能化的一种有效方法。

全文目录


摘要  5-7
ABSTRACT  7-9
目录  9-11
第一章 绪论  11-15
  1.1 神经网络识毒模型与防化指挥自动化系统概述  11-13
    1.1.1 神经网络识毒的概念与意义  11-12
    1.1.2 毒剂识别的方法及其发展  12
    1.1.3 防化指挥自动化系统与神经网络识毒模型  12-13
  1.2 神经网络识毒建模及其在防化指挥自动化系统中的应用原则  13
  1.3 神经网络识毒建模及其在防化指挥自动化系统中的应用研究现状  13-14
    1.3.1 外军的研究动态  13-14
    1.3.2 我军的研究现状  14
  1.4 论文研究的基本内容  14-15
第二章 防化指挥自动化系统对神经网络识毒建模的需求  15-21
  2.1 我军防化指挥自动化系统建设现状  15-16
    2.1.1 防化指挥自动化系统的基本特点  15
    2.1.2 防化指挥自动化系统的不足  15-16
  2.2 防化指挥自动化系统对神经网络识毒建模需求分析  16-20
    2.2.1 必要性和可行性分析  16-19
    2.2.2 总体需求分析  19
    2.2.3 战术技术指标要求  19-20
    2.2.4 功能要求  20
  2.3 本章小结  20-21
第三章 神经网络识别毒剂的建模  21-37
  3.1 神经网络与毒剂识别  21-23
    3.1.1 神经网络  21-22
    3.1.2 毒剂识别  22-23
  3.2 神经网络识毒的基本方法  23
  3.3 神经网络识毒模型的建立  23-31
    3.3.1 神经网络识毒模型建立的数学依据  24-28
    3.3.2 神经网络识毒学习算法  28-31
  3.4 模型数据库设计  31-36
    3.4.1 模型数据库的需求  32
    3.4.2 模型数据库结构设计  32-35
    3.4.3 数据库的结构关系  35-36
  3.5 本章小结  36-37
第四章 毒剂特征提取与选择  37-65
  4.1 特征提取与特征选择  37-41
    4.1.1 特征提取与选择的概念  37-38
    4.1.2 特征提取与选择的意义  38
    4.1.3 毒剂特征参数选择  38-41
  4.2 基于毒剂性能分析的特征提取与选择  41-51
    4.2.1 毒剂性能分析  42-45
    4.2.2 基于毒剂性能分析的特征向量选取  45-49
    4.2.3 神经网络识毒的参数选择与学习训练  49-51
    4.2.4 神经网络识毒结果评价  51
  4.3 基于小波分析的毒剂特征提取与选择  51-64
    4.3.1 与化学传感器相联结的神经网络识毒方法  52-53
    4.3.2 基于小波分析的毒剂特征提取  53-63
    4.3.3 神经网络识毒的参数选择与学习训练  63-64
    4.3.4 神经网络识毒结果评价  64
  4.4 本章小结  64-65
第五章 神经网络识别毒剂及其在防化指挥自动化系统中应用的实现  65-85
  5.1 单个神经网络毒剂识别方法分析  65-69
  5.2 集成神经网络毒剂识别策略  69-70
  5.3 神经网络识毒的软件构成  70-74
  5.4 神经网络识毒模型在防化指挥自动化系统中的应用思路与要求  74-76
    5.4.1 神经网络识毒模型在防化指挥自动化系统中的应用思路  74-75
    5.4.2 神经网络识毒模型在防化指挥自动化系统中的应用的要求  75-76
  5.5 神经网络识毒模型在防化指挥自动化系统中的应用方案  76-78
    5.5.1 神经网络识毒模型在防化指挥自动化系统中的应用结构设计  76-77
    5.5.2 神经网络识毒模型在防化指挥自动化系统中的应用方法  77-78
  5.6 神经网络识毒信息在防化指挥自动化系统中的融合  78-84
    5.6.1 神经网络识毒信息流程分析  78-80
    5.6.2 查明毒剂种类的综合决策程序与方法  80-82
    5.6.3 神经网络识毒模型在防化指挥自动化系统中的应用示例  82-84
  5.7 本章小结  84-85
第六章 结论  85-87
参考文献  87-89
致谢  89

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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