基于粗糙集和神经网络的无人机侦察效能评估

针对无人机在多条件下的侦察效能评估问题,提出一种基于粗糙集和神经网络的无人机侦察效能评估方法.在该方法中,寻找影响因素构建无人机侦察效能评估指标体系;结合粗糙集理论去除当中的冗余因素;并在处理因素基础上利用遗传优化的BP神经网络构建无人机侦察效能的评估模型,以提高预测精度.仿真结果表明:该模型不仅能够克服传统BP神经网络容错性差,收敛速度慢的缺点,而且可以较好地完成无人机侦察效能评估.     

基于改进的神经网络的军械备件需求预测

针对当前军械应急保障中备件供应需求依据经验判断,从而导致保障不精准的现实问题,浪费应急保障资源,削弱部队战斗力.在对军械备件需求量进行分析时发现,军械备件需求符合间断型备件需求特征.基于改进的神经网络军械应急维修备件需求预测模型,利用神经网络模型的强大非线性函数的拟合能力,将间断型的备件需求分解为两步.最终,将两个序列预测结果综合分析,得出军械备件需求预测结果.根据改进神经网络预测模型,结合某单位某军械装备保障数据,用总体数据的4/5作为训练数据,1/5作为测试数据进行预测,实验结果表明,改进的神经网络预测模型预测精度优于其他预测模型,预测精度符合预期,可以为军械应急保障提供依据.     

IBAS-LMBP神经网络算法在图像压缩中的应用

鉴于天牛须搜索算法在对多维非线性优化问题求解时容易出现局部收敛现象,从而导致无法求出全局最优解,设计了改进天牛须算法(Improved Beetle Antennae Search,IBAS).该算法中在天牛位置计算时引入惯性权值,设计了基于自适应步长衰减系数,增加天牛在位置计算时的自适应能力,为了控制算法优化过程解的取值范围,参照粒子群算法对单点位移进行限制.实验结果表明,在相同误差精度、相同迭代次数情况下,将改进天牛须算法与LMBP算法相结合建立IBAS-LMBP算法模型并应用于图像压缩,模型的运行效率明显高于GA-LMBP、PSO-LMBP及BAS-LMBP算法模型.     

基于循环条件生成对抗网络的数据生成方法

针对军事领域数据采集困难以及数据生成人工依赖性强、成本高、效率低等问题,在生成对抗网络(GAN)框架的基础上,构建长短期循环神经网络(LSTM-RNN)代替生成对抗网络中的生成器和鉴别器,以最大平均差异和最大似然估计作为指标构建数据生成评估模型,提出一种可生成数据序列的循环条件生成对抗网络(RC-GAN).该方法完全依靠数据驱动,无需经过精心设计的建模过程,便可生成与真实数据相一致的数据.通过基于实际数据的仿真实验,验证了该方法在数据相似度、估计误差、抗干扰性以及泛化性方面的优势.     

军事指挥体系态势产品分层分类体系模型

针对我军态势产品分层分类体系的需求,基于顶层设计的思想,提出了一种多级层次多视图的态势产品分层分类体系模型.该模型充分考虑了军队指挥结构中所涉及态势产品的基本元素,并能够适应军队编制体制结构和指挥体系变化.从构建态势产品的方法论出发,利用运筹学模型建立了体系构建方法.最后,以案例研究形式探讨了建立适应于我军指挥体系的态势产品分层分类体系框架.模型的提出为指导我军建立合理、灵活、可扩展的态势产品分层分类体系提供了技术支撑,也为将来军队各类态势产品的全面发展打下基础.     

基于支持向量机的威胁判断模型

目标威胁判断是防空作战中一项重要内容,在建立目标威胁模型时,首先要挑选特征参数,分析了影响威胁度的若干因素.这里采用Rough理论中知识约简方法选择目标的特征参数;支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习能力,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,利用支持向量机建立了威胁判断模型,给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单.     

基于神经网络的模型参考自修复飞行控制

提出了一种基于模糊神经网络的模型参考自修复飞行控制结构,并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进.对比非故障和故障状态下的飞行仿真结果表明,改进后的自修复飞行控制方法可以有效地抑制神经网络的"过学习"现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,在故障条件下的补偿作用非常明显,达到了自修复飞行控制的目的.     

潜地导弹目标控制快速计算方法

针对潜地导弹目标控制传统计算方法计算量大的问题,首先分析了地球自转、扁率因素对潜地导弹实际射程的影响;然后通过潜地导弹目标控制计算输入输出变量的选择、输入输出数据的预处理及训练集的设计等,基于BP神经网络建立了潜地导弹目标控制的快速计算模型.仿真计算结果表明,潜地导弹目标控制快速计算模型具有较高的计算精度和较快的计算速...     

一种基于熵值的装备维修性评价模型

本文提出了一种基于熵值的装备维修性综合评价模型,该模型包括评价指标的熵值度量模型、装备维修信息结构图和行为控制图以及基于熵值的评价指标聚合模型等3个方面.本研究首先在分析装备维修一般过程和维修性评价内容的基础上,构建了定性指标和定量指标相结合的装备维修性评价指标体系,分析了维修任务复杂度、维修保障复杂度和基于熵值的维修...     

基于GreyNN模型的无人机需求预测研究

针对无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）需求预测问题,建立了灰色神经网络（grey neural network,GreyNN）模型,基于GreyNN模型对无人机需求进行预测。仿真实验结果表明,在小样本贫信息情况下,GreyNN比单一BP神经网络模型和灰色预测（grey prediction）模型预测效果更好,实验验证了方法的可行性。