Prolog 编译器中暂时变量分配方法研究

文中研究对prolog 编译器的暂时变量的分配,介绍了回溯分配法,着重介绍了一种高效的无回溯分配法的实现原理及其优点。     

一个输入依赖于系统状态的排队模型的瞬时队长分布

探讨了一个有如下特征的排队系统:该系统的第m个到达间隔αm-αm-1(m≥1)的分布依赖系统在时刻αm-1拥有的顾客数目。应用补充变量方法,这个系统的瞬时队长分布的积分表示被得到。在各到达间隔分布和诸服务时间分布均具有密度函数的条件下,这个积分表示的被积项能够递归地求取。     

辅助变量法消除纯方位目标运动参数估计偏倚

由于测量噪声与观测阵统计相关,使得纯方位系统伪线性后的最小二乘估计是有偏的.理论分析证明,构造适当的辅助变量可以消除这种偏倚.可以将前3个时刻的测量值的预测值作为辅助变量,从统计上解耦达到消除偏倚的目的.计算机仿真计算的结果表明,该方法相当稳定,受收敛问题的困扰较少,可以达到消除估计有偏的目的,同时提高了对目标参数估计的精度,因此该做法被验证是有效的.     

火力分配的优化算法

火力分配问题可以看成是一个 0-1规划问题,传统的 0-1规划算法比较复杂、运算量大,优化算法对 0-1规划问题经过枚举、可重复排列和m位n进制数的转换,使运算次数从 2m×n次减少到nm次。该算法有两个特点:一是精简幅度大,将 0-1规划问题转化为可重复排列数的问题时,可以将 2m×n个情况转化为nm个情况;二是通用性强,利用可重复排列数转化为m位n进制数,将不通用的不定次循环问题转化为一次循环问题。利用优化算法可以很容易地解决任务分配、火力分配、弹药运输等问题。     

基于混合高斯概率密度的加权打分方法

针对当前评比打分方法不能有效反映选手真实情况的问题,提出了一种基于混合高斯概率密度的加权打分方法。该方法的重点在于引入混合高斯分布来确定专家评分的权重。首先利用EM算法确定混合高斯分布模型参数,然后通过区间划分得到每个区间上的概率,再将专家打分映射到混合高斯概率密度函数区间上得到对应的权重,最后经加权求和得到选手的最终成绩。通过实例证明了该方法的合理性和公正性。     

轻型合成营高原山地进攻作战生存能力评估

轻型合成营执行高原山地进攻作战任务来自于敌火力打击的威胁是巨大的。从轻型合成营高原山地进攻作战全过程出发,深入分析轻型合成营高原山地进攻作战各阶段状态,建立基于UNL的轻型合成营高原山地进攻作战生存能力概念模型,包括生存能力用例图和活动图,构建轻型合成营高原山地进攻作战生存能力基本评估指标体系和评估模型。通过对某典型轻型合成营高原山地进攻作战生存能力的评估,验证了所提方法的可行性和有效性。     

ANFIS网络在舰船维修费用预测中的应用

利用自适应模糊推理系统(ANFIS)的模糊推理能力和学习功能相结合的优点,运用于舰船维修费用预测中.分析了影响维修费用的因素,采用变量投影重要性分析方法(VIP)对影响因素进行评估和筛选,使用ANFIS网络建立模型.通过实际算例进行分析,用历史数据训练ANFIS网络,预测舰船维修费用,在数据样本量小的情况下,较一般神经网络精度有明显提高.     

火箭发动机应储数量的研究

火箭发动机应储数量的确定是其维修保养工作中的一个重要问题。在满足一定精度的前提下,以可靠性评估为中心研究寿命服从逆威布尔分布的火箭发动机的应储数量问题。在具有二项移走的逐步增加I型区间截尾模型下(被随机移走的产品数目服从二项分布),采取不同方案给出决定火箭发动机寿命的关键性参数的可靠性估计,据此确定其应储数量。最后,通过随机模拟方法给出在一定精度指标下火箭发动机的应储数量。     

基于推理的体系对抗条件下空袭目标优选方法

针对体系对抗条件下空袭目标选择缺乏不确定多要素分析能力和足够的自主推理能力,研究了空袭体系的基本作战样式,根据智能决策模拟系统需求,结合决策行为产生机理,建立基于区间数的综合推理模型,给出空袭目标优选规则,提出基于推理的体系对抗条件下空袭目标优选方法,最后给出一个仿真实例。实例结果表明,该方法可作为体系对抗条件下作战仿真系统的重要组成部分,为军事指挥员提供辅助决策支持。     

考虑区间弹性连接的结构动力学特性研究

基于动态子结构方法,将结构中的弹性连接单独划分成一个独立子结构,并利用零质量空间梁单元对其进行等效,分别基于频域子结构方法(FRF-based Substructuring Method)和模态综合法(Component Mode Synthesis)对考虑弹性连接的结构固有频率和频响函数进行了推导.基于此,将空间梁单元的弹性模量和比例阻尼系数设成区间参数以模拟弹性连接的区间不确定性,基于区间因子法(Interval Factor Method,IFM)分别给出了考虑区间弹性连接结构固有频率和频响函数的区间上下限,从而形成了两种计算分析方法,即CMS-IFM和FBSM-IFM.通过仿真将两种方法与Monte-Carlo模拟方法的计算结果进行了对比,结果表明:CMS-IFM和FBSM-IFM正确高效.