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1.
一、问题背景与提出 控制系统设计工程中,总是力图设计出质量优良的系统,例如:射程远、精度高,省燃料、速度快,时间短,这就是所谓最优化设计。控制系统可以有许多供选择的方案,从中选择最优方案,这就是最优化问题。当判断某个设计的优劣只考虑某一个重要指标时,则往往可应用我们熟知的单指标的最优化方法。  相似文献   
2.
在军事图像目标识别中,目标通常发生比例、平移、旋转变化,有时还处于复杂背景之中或部分被障碍物遮挡,而识别往往要求是实时的。这使得传统的图像目标识别方法不能获得较好的效果。本文提出了一种神经网络目标识别系统,该系统能直接识别图像目标,而无需提取图像中的目标特征,具有目标识别的比例、平移、旋转不变性,具有良好的复杂背景下的目标识别性能,是一种高速、实用、识别率高的军事图像目标识别神经网络系统。文中给出了改进的神经网络模型并针对不同军事目标的识别需要进行了仿真实验。  相似文献   
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