武器装备状态维修决策问题研究

装备状态维修决策对于武器装备实施准确、有效的维修活动,保持恢复武器装备的使用性能具有重要现实意义.首先给出了装备状态维修的概念,并分析了状态维修的决策过程.其次对影响状态维修决策的装备状态劣化度和装备状态诊断风险度因素进行了讨论,指出武器装备的状态维修决策目标在于保证装备使用可靠度、状态维修费用以及装备状态影响度满足装备使用任务的需求.最后据此确定了装备执行维修的最佳时机和维修方式等决策信息.     

基于Elman网络的火控系统传感器故障诊断方法研究

Elman动态递归神经网络具有很强的记忆能力,特别适用于火控系统传感器的故障诊断.提出了一种收敛速度快、精度高、可靠性好的PRP(Polak-Ribiere-Polyak)网络训练方法,增强网络在线学习能力.将该方法运用于Elman动态递归神经网络,并运用该网络对火控系统传感器量测信号进行预测和故障诊断.仿真实验和实际应用表明,提出的Elman动态递归神经网络火控系统传感器系统故障诊断方法有效性好,故障诊断率高.     

一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法

基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。     

一种基于BLUE的弹道目标跟踪滤波器

弹道目标跟踪问题中动态方程与观测方程皆为非线性,影响跟踪精度。使用最优线性无偏估计方法可以有效地解决观测的非线性问题,而蒙特卡罗滤波方法适用于目标状态的非线性估计。将快速高斯粒子滤波与最优线性估计方法作了有机结合,通过对典型的弹道目标跟踪模型进行仿真,发现新算法在精度与实时性上优于粒子滤波。     

关于设置《中国屯垦经济史》课程的分析

在中国经济史课程中,屯垦经济史一直是作为农业经济的一个组成部分而占有较小的份量。作为有着屯垦戍边传统地区的高校,尤其需要在中国屯垦经济史教学和研究领域加大力度,特别是建立独立的中国屯垦经济史课程进行教学,这不仅可以使学生了解在两千年来的西北边疆屯垦和戍边史上屯垦经济所发挥的重要作用,而且可以进一步加深其对在国家战略西向中兵团经济发展所具有的重要意义的理解,并且,在课程建设和完善的基础上,逐步突出该课程的地域特色和学习价值,并进一步将其建设成国家的精品课程。     

新疆高校开拓中亚教育市场的SWOT分析与战略选择

本文运用SWOT分析方法对新疆高校开发中亚教育市场中面临的优势、劣势、机遇、威胁四个方面进行了全面分析。新疆留学生教育的发展,优势与劣势并存、机会与威胁同在,关键是如何充分利用优势、消除劣势。并借助SWOT模型中的不同战略组合提出了新疆开发中亚留学市场的的LCVP战略选择方式,为发展新疆留学生教育提供了依据。     

基于抗差Kalman滤波的航空发动机测试数据预处理技术

针对使用标准Kalman滤波算法不能准确处理包含粗差的航空发动机测试数据的问题,在分析标准Kalman滤波算法准则和观测误差对滤波估计结果影响的基础上,采用动态调整观测信息在滤波估计结果中权重的方法,给出了基于抗差M估计理论的抗差Kalman滤波准则和递推公式。对不同的发动机测试数据分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。基于常加速度模型,建立了测量参数的状态空间方程和测量方程。以包含粗差的某型涡扇发动机稳定工作过程的模拟测量数据为例,采用所设计的抗差Kalman滤波器对其进行预处理,与标准Kalman滤波算法处理的结果对比表明,在模型误差一定的情况下,抗差Kalman滤波算法具有更好的估计精度。     

基于fMRI的静息状态脑功能复杂网络分析

分析静息状态下人脑中不同区域之间的功能连接模式对研究静息状态下人脑正常功能活动具有重要意义。基于复杂网络理论对脑功能网络进行建模,考察静息状态脑功能网络的结构和拓扑特性。结果显示,网络具有小世界性质和无标度特性。进一步引入一种概率混合模型分析网络社团结构,得到的10个子网络中包含视觉系统、听觉系统、运动系统、默认网络以及与执行和工作记忆相关的脑区。推测出静息状态脑功能网络是由这些相对独立又彼此关联的子网络组成,其中楔前叶和扣带回作为网络的关键节点,在信息调度和传递中占据重要地位。     

基于“当前”统计模型的改进自适应滤波算法

针对"当前"统计模型算法跟踪弱机动目标性能较低的缺陷,在分析当前统计模型算法及滤波增益特性,参考了几种修正的当前统计模型算法思路的基础上,根据能够抑制滤波发散的渐消因子构造了基于"当前"统计模型的自适应滤波算法。仿真结果表明该算法克服了当前统计模型的缺陷,在实时性与精度两方面得到了平衡,易于工程实现。     

改进的最速跟踪微分器滤波效果仿真

为保证获得数据的实时性以及滤除数据在获取过程中存在的一系列野值干扰,利用鲁棒滤波理论对最速跟踪微分器的跟踪和抗野值功能进行了改进,利用误差反馈的思想,对最速跟踪微分器进行实时在线的补偿修正,并将改进型跟踪微分器与标准最速跟踪微分器和鲁棒Kalman滤波器仿真结果进行了比较,表明经改进的最速跟踪微分器有更好的跟踪、滤波以及抗野值效果。