基于复杂网络的作战网络分析

分布式网络化作战是网络中心战的基础,而分布式作战网络的构建是网络化作战的重要前提。首先,运用复杂网络的相关参数分析了多种不同的网络,选择了BA非标度网络作为分布式作战网络的最优表现形式;其次,以BA非标度网络为基础提出了一个适合军事上动态鲁棒性分析的模型DCNCE;最后,仿真结果表明,在以网络效能值为测度的对比下,分布式作战网络在介数毁伤策略下更脆弱,为构建并改进现有的作战网络提供了理论依据。     

长短周期记忆网络微调的氧气浓缩器寿命预测模型迁移

针对寿命预测模型迁移问题,提出了一种长短周期记忆网络微调(long short-term memory fine tune, LSTM-fine-tune)的迁移模型,利用理想条件下的试验数据对模型进行训练。在迁移过程中,对部分LSTM网络层进行冻结,利用实际服役环境下的数据对网络其他部分进行修正。为验证模型的泛化能力,采用不同相位与幅值的正弦函数生成数据,通过学习数据获取正弦函数的经验知识,并应用至其他正弦函数的回归,结果表明LSTM-fine-tune模型能够快速拟合,平均均方误差仅为1.033 5,明显低于直接预测误差1.536 8。为通过实际监测数据检验本方法泛化能力,分别获取了试验条件下与实际服役环境下氧气浓缩器的数据,对模型的泛化能力进行验证。结果表明,迁移后训练集预测精度提高了43.0%,测试集预测精度提高了20.2%。     

带减振器机抖激光陀螺惯性测量单元标定方法研究

由于减振器会产生形变,使得带减振器的机抖激光陀螺惯性测量单元(IMU)不能使用由精密转台提供姿态基准的标定方法进行标定.提出了一种带减振器的机抖激光陀螺IMU标定的新方法,该方法先将IMU固联在精密转台上,不启动陀螺,依靠转台提供姿态参考标定出加表各误差参数;在此基础上装上减振器,设计了IMU陀螺误差参数标定路径,根据...     

复杂网络社团发现算法研究新进展

社团结构是复杂网络普遍存在的拓扑特性之一,发现复杂网络中的社团结构是复杂网络研究的基础性问题.针对非重叠社团发现和重叠社团发现两类问题,全面综述了当前复杂网络社团发现算法研究的新进展,分析了每类社团发现算法的特点,指出该领域值得进一步探索的研究方向.     

论性能化设计在建筑防火领域中的发展方向

针对我国建筑防火及相关学科的现状,提出性能化设计在建筑防火领域研究和发展中的重大现实意义,介绍了性能化设计及相关情况,对性能化设计方法应用中需要完善的方面提出了看法,为性能化设计在建筑防火领域中的研究、发展提供参考。     

数学模拟中产生正态随机数的方法研究

针对在火灾烟气和其他气态物质扩散的模拟研究中经常遇到正态分布的随机数的产生问题进行研究,探讨了特殊分布随机数的产生方法。特别给出了正态分布随机数的产生算法及其代码,并进行了验证。结果表明了所述产生正态随机数算法的可行性和可靠性。     

建构学习理论在教学中的应用

在教学中运用建构学习理论,针对“基于经验的知识建构活动”进行有益尝试。在此理论背景下,教师最重要的任务是利用三个层次的建构性经验源为学生提供知识建构的良好条件,并探讨这一理念在教学中的具体应用及其效果。     

具有时间约束任务的无人机航迹规划方法

根据战场环境中威胁的种类及特性,建立了威胁模型,描述了威胁范围与威胁概率的关系;在对具有时间敏感性任务的无人机进行航迹规划时,根据无人机任务的时间限制,结合无人机的性能参数,采用适当增加风险代价,来满足任务时间要求的方法,改进了A*搜索算法,将A*算法的代价估价函数设置为与时间相关的函数,采用变步长搜索策略,通过判断是...     

舰炮利用炮瞄雷达瞄准对岸射击方法及模型

由于岸上地形及背景复杂,舰炮对岸射击通常只能采用光(电)瞄准,受能见度条件影响严重,视距不良时无法实施射击.结合实际使用舰炮武器经验和炮瞄雷达的回波特点,提出了一种利用炮瞄雷达瞄准,可实现全天候对岸射击的方法,确定了瞄准点的选择原则,建立了射击诸元计算模型,并对最后准备特点以及提高射击精度的措施进行了分析,可以为相关人...     

一致最精确置信限的可靠性评定结果判断方法

准确可靠地分析和利用试验过程中获得的各种数据是复杂系统小子样可靠性评定的基础和前提,因此如何科学、合理地对试验数据折合结果的合理性进行判断是小子样评估理论要研究的根本问题.基于一致最精确置信限思想,给出对评定结果合理性判断的方法模型,可对评定方法是否保守、冒进或适中进行判断.最后对常用的评定方法进行了实例分析,结果表面,所提出的基于一致最精确置信限的判断方法是有效的.