神经网络和DEA方法的炮兵火力毁伤先验评估模型

提出运用BP神经网络理论和数据包络分析(DEA)方法,对炮兵火力毁伤先验评估问题进行研究。利用以往经验数据建立样本集,通过BP神经网络预测模型,对待评估的炮兵火力毁伤计划进行分析,预测其毁伤效益,再建立带有偏好锥结构的DEA评估模型,分析火力计划的可行性和合理性;最后以某部17组炮兵火力毁伤数据进行实例分析。结果表明,该模型能给出科学、明确、可靠的先验评估结果。     

多枚声诱饵协同对抗水下声自导航行器决策方法

针对大型舰艇或舰艇编队机动性能差,且单枚声诱饵对抗效果差等问题,分析多枚声诱饵协同对抗水下声自导航行器使用方法,通过舰艇、声诱饵和水下声自导航行器间的运动几何关系,建立多枚声诱饵协同对抗数学模型,利用蒙特卡洛仿真对比分析纯机动、使用单枚声诱饵和多枚声诱饵不同对抗决策方法对水下声自导航行器捕获概率的影响,证明所提方法正确有效。     

基于OPN的军事信息服务组合模型构建方法

介绍了军事信息服务的基本含义,给出了基于对象Petri网的军事信息服务组合模型的形式化描述方法,构建了军事信息服务组合模型的基本结构,并针对一个具体的防空反导作应用案例,使用国防科大对象Petri网建模仿真环境工具开发了相应的军事信息服务组合模型,并对组合服务进行了简要分析。实践表明,该方法能满足军事信息服务组合模型构建的需要,并具有良好的服务建模与仿真分析能力。     

限定广义纳什均衡及其控制罚算法

广义纳什均衡问题通常有很多解,只有在相当严格的条件下,才有可能得到唯一解。如果任意选取其中之一作为该问题的解,显然是不合理的。为此,提出限定广义纳什均衡的概念。通过给共同约束相对应的拉格朗日乘子增加约束的方法,找出具有某些特性的解。为了求解限定广义纳什均衡,还进一步给出了控制罚算法。     

基于合成特征参数和脉冲样本图的雷达信号分选

雷达脉冲信号的分选是电子战争中的研究热点,同时也是难点问题.针对雷达所截获的辐射源脉冲提出了一种基于合成特征参数值(CCP)的脉冲样本图分选算法.算法利用全脉冲数据的特征参数,根据每一个特征参数的差异性对特征参数值进行编号,通过编号值可以得到依据该特征参数值对脉冲的分类个数,进而计算出单一特征值的加权系数.通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,然后结合每一类信号的脉冲到达时间,提出了脉冲样本图匹配分选的新算法.与传统的PRI分选相比,脉冲样本图分选具有较小的运算量,计算机仿真试验表明该算法能够实现对信号的分选.     

BP神经网络的遗传模拟退火算法动态选址仿真

针对战区装备保障点动态选址问题的广义最大覆盖选址模型,综合分析传统的启发式算法全局、局部搜索中的优缺点,提出一种基于BP神经网络的遗传模拟退火算法,并将其运用于战区装备保障点动态选址决策实际问题中,对该算法进行了仿真研究,给出具体实例的仿真结果验证了该算法求解最优解的高效性以及运算的高收敛速度.     

质漏对联合循环化学发动机性能的影响

分析存在有限速率传质和质漏损失的联合循环化学发动机性能,导出功率、效率最佳关系,最大功率及其相应效率,以及最大效率及其相应功率     

几类C4ISR系统模型的可用性和局限性

对几类C4ISR系统模型进行了深入考察,分析了各类模型的特点和适用范围,对其可用性和局限性进行了详细的论述.     

军用雷达成本波动的源头探索与关键控制

根据军用雷达成本涉及的各个方面,建立雷达成本波动评价指标体系,运用主成分分析法确定其重要影响因子及权重,构造具有望小特性的评价函数可用于竞标决策选优,为军用雷达成本控制提供即时管理。     

建模仿真主计划及其关键技术

综述了建模仿真主计划 (MSMP)的目的和内容 ,着重阐述该计划中的公共技术框架 ,分析该计划对军事领域内建模仿真活动的影响 ,并对其中某些关键技术问题提出了解决思路或方法