TF工程应用中的地形数据处理方法研究

研究了地形跟随(TF)工程应用中的地形数据合理性检验、误差消除以及地形数据的转换、存储和更新3个问题。针对地形数据的特点,提出了地形测量数据中数据合理性的判别准则;根据TF工程应用和减小测量随机误差的需要,给出了地形数据转换、存储和更新算法,并根据数据处理结果修正了系统误差。数据处理结果表明,应用该方法可以剔除野值,减小随机误差,地形数据存储与更新算法可行,满足TF工程应用需求。     

美国突发事件应急处置系统探析

自9·11事件之后，美国便在全国范围内采取措施以提高突发事件的预防、应急准备、响应、复原和缓解能力。制定并执行美国紧急事件应急处置系统。介绍该系统的主要组成，以便为我国应急处置建设提供借鉴。     

C4ISR系统军事需求描述概念模型

C4ISR系统军事需求描述概念模型在C4ISR需求建模中具有重要地位.概要分析了C2过程模型,提出C4ISR系统军事需求描述的概念模型--分为"客体"、"主体"和"建模"三个部分,给出了军事需求描述常用概念、术语的定义,通过C4ISR系统军事需求描述概念模型说明了这些概念和术语的相互关系,给出了C4ISR系统军事需求描述的基本要求;示例说明了概念模型的合理性.     

神经网络在某交流伺服系统建模中的应用

针对某交流伺服系统的模型辨识问题,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络的辨识方法.BP神经网络在非线性系统的辨识中已得到了广泛的使用,但是其存在易陷入局部极小值和对网络结构初值要求高等缺点.根据遗传算法具有全局寻优的特点,先用遗传算法优化得到神经网络权值和阈值的初值,再由BP算法进行局部寻优.辨识结果表明,该算法辨识精度高、收敛速度快.     

多层次灰色聚类决策对目标价值排序的应用

针对战场环境下的目标价值排序问题,应用层次分析法(AHP)原理,分析了不同目标的不同因素的影响,在确定指标权重的基础上提出了目标价值排序的递阶层次结构模型;并进一步运用灰色聚类方法,构造评价函数,综合决策目标价值排序.通过案例分析验证,将层次分析法与灰色聚类综合评价法相结合,取得了较为满意的结果,为指挥员对目标价值决策提供理论依据.     

基于装备演化规律的C4ISR需求生成模式研究

针对C4ISR需求生成的系统性问题,提出基于武器装备演化规律的C4ISR需求生成模式。根据武器装备在作战、系统、技术三个层面的演变规律,从任务模糊性、结构复杂性、技术不确定性三个维度划分目标武器装备,提出与演变规律对应的、逐层递进的C4ISR需求研究模式——复制、发现和创造,提供了解决C4ISR需求精确性问题、正确性问题和前瞻性问题的途径。实例表明,采用该模式能够系统地生成C4ISR需求。     

基于OCSVM和MCSVM的新故障检测与诊断技术研究

针对SVM故障诊断方法无法对新故障模式进行有效检测的问题,在阐述OCSVM原理的基础上,详细分析了各种参数对其性能的影响,提出了基于OCSVM和多类分类MCSVM相结合的新故障检测与诊断方法．实验结果表明,该算法在故障诊断及新故障检测方面有较高的精度,具有良好的推广性．     

字节流对象模型的设计和应用

航天技术的快速发展对任务数据处理提出了更高的要求。针对任务数据格式具有层次嵌套、变化频繁的特点,结合Composite模式设计了字节流对象模型(BOM)。BOM模型具有表述能力强、可灵活扩展的优点。该模型在航天任务数据处理软件中得到了应用,使得软件具备较好的可扩展能力。     

基于多模型的模拟电路软故障诊断

针对电子装备模拟电路故障诊断过分依赖专业技术人员和诊断专家的不足,提出利用信息融合技术,综合极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)、支持向量机(SVM,Support Vector Machine)以及BP(Back Propagation)神经网络等智能故障诊断模型,对模拟电路软故障进行诊断的故障诊断方法。通过对不同模型分别输入不同频率的电压信号,得到每个模型的诊断结果;采用DS(Dempster-Shafe)证据理论对每个模型诊断结果的可信度进行评估,确立每个模型诊断结果的组合置信度。通过不同模型诊断结果的决策层融合,最终获得诊断结果。以某型装备滤波电路的故障诊断为例,多模型融合诊断结果的准确率比单一方法模型的诊断准确率有了明显的提高,证明了该方法的有效性。     

武警院校指挥类“合训”学员军事素质科学评价研究

针对武警部队第一批指挥类“合训”学员,选取部分“合训”学员的军事体能考核成绩,利用多元统计中的主成分分析方法,构造科学、客观的评价函数,对学员军事体能考核指标体系进行综合评价,并对每一名学员考核成绩排序,为武警部队“合训”学员教学、管理提供参考。