地空导弹发控系统寿命预测的组合模型

将灰色系统理论和BP神经网络有效地结合起来,建立了灰色BP神经网络的组合预测模型,并采用遗传算法对该模型进行优化。为了验证优化后模型的有效性,采用灰色BP神经网络的预测结果进行对比分析。实际数据的预测结果表明,优化之后的模型比单独采用灰色BP神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对发控系统剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度。     

神经网络在数字化装甲部队指挥信息对抗中的应用

在信息化战争中,对数字化装甲部队指挥信息对抗能力的评估是复杂而重要的问题,采用何种评估方法是值得研究的.在建立数字化装甲部队指挥信息对抗能力指标体系的基础上,运用BP(Back propagation)神经网络(又称为多层前馈神经网络)模型来求解.     

GA BP网络在机体研制费用预测中的应用

针对目前BP神经网络在应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中引入交叉概率和变异概率与个体的适度值相联系,改进了操作算子,而且在交叉操作后又引入模拟退火机制,提高遗传算法的局部搜索能力.建立了基于改进遗传算法的BP网络费用预测模型,并以某型飞机机体进行实例分析,计算结果表明,该方法预测的准确性更高,且预测结果稳定.     

基于BP和Hopfield神经网络的航空肼燃料保障安全评价

针对航空肼燃料保障安全评价的复杂性和非线性,提出并建立了基于BP和Hopfield神经网络的动态安全评价模型。在综合分析国内外肼燃料保障安全评价的基础上,针对航空肼燃料保障过程中出现的问题,构建并优化了指标体系,选取前馈神经网络中的BP网络和反馈神经网络中的Hopfield网络建立评价模型。在详细说明了BP和Hopfield神经网络的构建方法后,进行实例验证,并对预测效果进行了比较分析。仿真表明,两种模型都能正确评价安全保障状态。但在收敛速度、联想记忆功能方面Hopfield神经网络优于BP神经网络。将BP和Hopfield神经网络用于肼燃料保障安全评价过程中,具有适用性和可行性,对于航空肼燃料保障的安全建设与安全管理研究具有重要意义。     

改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测

为提高导弹退化状态预测的精度,结合导弹测试数据不等时间间隔的特点,提出了一种基于改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测方法。对传统非等间距GM(1,1)模型的背景值和初始条件进行优化,引入新陈代谢思想,在此基础上,构造灰色模型拟合值与实际值的差值序列,进而建立差值序列的BP神经网络预测模型,还原得到最终预测值,提高了预测精度。此设计方法结合了灰色模型对趋向性数据的预测优势和BP神经网络强大的非线性拟合能力,达到了取长补短、相得益彰的效果。通过导弹测试数据的预测实例,验证了方法的有效性和优越性。     

改进BP神经网络的空地制导弹药打击目标价值评估

目标价值评估是空地制导弹药打击行动中重要的一环。结合空地制导弹药作战的特点选取了6个目标价值评估指标;利用贝叶斯正则化方法和遗传算法优化BP神经网络,建立了目标价值评估模型;对模型进行了训练和测试,测试结果表明,该模型评估精度高、泛化能力强,能够有效帮助指挥机关评估打击目标价值,为决策提供依据或参考。     

神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。     

加强后勤机关兵员管理

后勤机关的士兵,是后勤机关建设一支不可忽视的重要力量,它为建立廉洁、高效、务实的后勤指挥机关发挥着重要的作用。这些士兵特点多,优势明显,但管理使用不当,又容易引发许多问题,归纳起来主要表现在以下几点。１．占有比例大,专职管理人员较少。后勤机关的文秘打...     

基于BP神经网络的防空C3I人机交互性能评估

阐述了BP神经网络的相关原理,建立了防空武器指挥自动化系统人机交互性能评估的指标体系,对应用人工神经网络解决防空武器指挥自动化系统人机交互性能评估的方法问题进行了探讨,并且给出了神经网络的评估模型及算法.通过实例证明该方法是可行的.     

基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法

为解决单一模型预测装备故障率预测误差大、精度低的问题,提出了一种基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法.在建立ARMA模型和BP神经网络模型的基础上,采用加法集成法建立ARMA-BP组合预测模型,并利用方差倒数法确定ARMA模型和BP神经网络模型的权重系数.以某型装甲装备故障率数据为研究对象,对比ARMA模型、BP神经网络模型和ARMA-BP组合模型故障率预测结果,表明:相比于单一预测模型,ARMA-BP组合模型的装备故障率预测结果精度更高.     

战机最速角度机动攻击导引指令生成算法

针对现代空战的特点,根据战机飞行动力学,对时间最优情况下的最速角度机动攻击导引指令生成进行了研究。将最速角度指向机动导引控制问题视为受终端状态、过程以及控制约束的多约束优化问题,通过引入惩罚函数将多约束优化问题转化为无约束优化问题,然后利用共轭梯度法寻优得到导引指令,给出了最速角度指向机动导引指令生成的具体算法,最终通过仿真证明了所提算法的有效性。     

指挥机构指挥能力评估模型研究

高效指挥能力的释放是指挥机构构建的目标，研究评估指挥机构指挥能力，对指挥机构的建设性具有现实指导意义。首先分析指挥能力的影响因素，根据影响因子构建了指挥能力评估指标体系；然后根据指标体系建立了指挥机构指挥能力的评估模型，并引入边际效益对模型进行了分析，最后通过实例计算，验证了模型并提出了提升指挥机构指挥能力的具体途径，验证了评估模型适用性，提出了提升指挥机构指挥指挥能力需要把握的关键要点。     

基于网络组织有序度的指挥体系优化算法

针对信息化条件下指挥体系结构的特点,运用复杂网络理论,提出了指挥体系的优化算法,将组织有序度最大化作为目标函数,以边的关键度作为调节变量,构建了优化模型和算法,并对指挥网络进行了实例分析,对比优化前后指挥体系在平均路径、聚类系数、度分布以及网络的抗毁性等指标上变化,最后得到最优化的指挥网络。该算法对指挥流程的优化具有一定的参考价值和指导意义。     

防空C4ISR系统指挥引导成功率的一种算法

基于防空C4ISR系统试验和评估,给出了一种指挥引导成功率的计算方法.依据指挥引导高度误差的不同要求,分别定义了二维指挥引导成功区和三维指挥引导成功区.通过对指挥引导散布现象的分析,说明了指挥引导点的分布特性,并且应用概率论和数理统计理论给出了指挥引导成功率的计算方法.通过仿真计算,证明了该算法的正确性和实用性.     

组合赋权法在指控系统性能评估中的应用

对作战单元以上级防空导弹指控系统的性能评估是一个多目标评价过程,多目标评价中的关键点是目标权重的确定.运用基于最小三乘原理的组合赋权法,根据给定的评估指标体系,对指控系统性能进行综合评价,给出了系统性能的评估算法,并在仿真系统中得到验证.     

部队指挥体制与指挥时效性分析

根据指挥中常用的"一对一"和"一对多"两种信息交流的基本形式,总结出部队指挥体制的一般形式;运用解析法对部队指挥体制中常用的"一对一"串行指挥、"一对多"并行指挥和"串并行"指挥等3种指挥方式进行分析;研究总结出在各种情况下的指挥时效性及与之相对应的最佳部队指挥体制之间的优化关系,以及串行和并行的指挥方式对指挥跨度和指挥时效性的影响;举例说明假设条件下,部队最佳的指挥体制与其相应的指挥时效性.     

指挥坦克指控系统仿真

根据主战坦克指控系统的使用情况,建立了一个指挥坦克仿真指控系统模型.对运行环境生成、指控网络接口、指挥决心推理、指挥语言编译等方面进行了建模、算法的研究,"高聚合,低耦合"地集成了多个功能子模块,为新型主战坦克的作战仿真研究提供了参考.     

基于信息熵的多属性群决策通指装备效能评估算法

基于通指装备效能评价指标的多样性和描述语言的模糊性,首先将对通指装备评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于信息熵排序的模糊多属性群决策算法,实现对通指装备的综合评价．最后,通过通指装备效能评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性．     

迫击炮数字化指挥技术

研究了野战炮兵中的迫击炮分队在射击指挥方面摆脱传统的定位、测地和侦察三方独立不成系统的模式,采用当前比较先进、可靠性和精确的光电技术和现代电子技术将迫击炮的指挥通过建立新的射击系统模型,重新合成一个相对独立的指挥子系统,本系统集侦察、测地计算和指挥于一体,大大提升迫击炮在现代战场中的控制和转换战局的地位,充分发挥机动型作战部队在敌后空降作战的优势,体现传统武器和现代指挥技术完美结合下,指挥系统的机动性、灵活性和对敌后方区域的侵袭和压制、破坏敌方火力点的优点,尤其对于敌后空降作战和正面登岛作战效果更为突出。     

作战指挥工作流程建模方法

针对作战指挥工作流程的建模与仿真研究较少的现状,采用了基于高级Petri网的建模方法。首先在企业相关概念定义基础上,对建模对象———作战指挥工作流程进行了定义,简要介绍了Petri网建模方法的特点以及对基本Petri网的扩展,举例说明了4种过程机制映射到Petri网上的方法,提出结合树状组织结构图和资源管理表的方法扩展Petri网库所容量的含义及管理机制。