装备保障综合演练风险分析

采用工作结构分解(Work Breakdown Structure,WBS)和风险结构分解法(Risk Breakdown Structure,RBS)对装备保障综合演练全过程的风险及其风险因素进行了系统分析,得出了装备保障综合演练过程中存在的7类风险、24种风险因素;运用网络层次分析法(Analytic Network Process,ANP)对各种风险及其风险因素进行了评估,得出了其对装备保障综合演练风险影响的权重及排序。研究结果可为装备保障综合演练顺利开展,确保人员、装备安全提供参考。     

精确制导技术研究

精确制导技术在整个现代军事技术的发展中占据着十分重要的地位,是世界各国竞相发展的对象,但是迄今为止在国际上尚无统一的定义,也无统一的分类标准.首先给出了精确制导技术的基本概念,然后详细地介绍了精确制导技术的分类,并分析了它们各自的优缺点,最后对精确制导技术的发展趋势作了说明.     

某雷达装备虚拟训练系统实现技术

从实际装备的特点出发,确定了虚拟训练系统的分布式实现模式.以该实现模式为基础,对系统软件结构框架、基于HLA/RTI的分布交互以及虚拟装备的人机交互等关键技术的实现进行了讨论,解决了雷达装备虚拟训练系统的系统集成环境构成、各仿真节点间的分布交互以及人机交互等问题,最后在虚拟训练系统上实现了雷达装备的开关机、跟踪以及故障维修等不同训练功能.     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

舰船自然腐蚀时腐蚀相关电场场源等效方法研究

为解决舰船腐蚀相关电场场源等效问题,从产生机理出发,根据实际舰船结构、海洋环境等条件,提出了舰船自然腐蚀时腐蚀相关电场场源的具体等效方法。该方法的基本场源为沿一定方向放置的异种金属对,并按一定方法将其等效为电偶极子或电流线。在实验室条件下,模拟海洋环境和舰船自然腐蚀时的基本场源,对该场源等效方法的正确性进行验证,验证过程中特别考虑到水域周边岸壁边界的影响。结果表明:所提出的场源等效方法是正确的,可用于对舰船自然腐蚀时水下腐蚀相关电场的分布特点进行预估,也可为舰船水下电场的其他应用提供理论依据。     

结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型

针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型。全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成,局部项的构建考虑局部区域信息的同时引入反映图像灰度特性的局部熵信息。依据图像灰度的特点,选择合理的全局项和局部项参数,并加入正则项保证曲线在演化过程中保持平滑,保障分割结果的可靠性。通过变分水平集方法最小化能量泛函,依据梯度下降流迭代更新水平集,完成曲线演化。采用模拟图像和实际图像进行实验分析,结果表明,所提出的结合全局项和局部项的主动轮廓模型可以高效地分割噪声严重以及灰度分布不均匀的图像。