一种具有知识评估和知识求精的知识获取(KER) 算法

本文给出了一种获取多类知识的决策树算法,该算法根据所给定的属性的优先级和取值类型进行分类型知识的获取。为了保证获得知识的有效性,根据科恩(Cohen)的归纳概率提出了一种证据支持程度来对所获得的知识进行评价,并相应地给出了一种知识求精的方法。     

M/G/1(RVT,P(j))排队系统的另一分析方法及其应用

M/G/1(RVT,P(j))表示服务员具有随机长度休息时间(RVT)的、且一休息时间结束时有 j 个顾客等待的概率为 P(j)的、修正的 M/G/1 排队系统。我们用嵌入 Markov 链的技术已详细地分析过这一排队系统,这里提供另一分析方法。最后,应用这个排队系统的分析结果,对时隙 ALOHA 卫星公用信道的分组碰撞概率计算公式作了推导。     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

攻击大目标子母弹射击概率的分析与估算

射击概率是子母弹武器效能分析的重要参数,本文以攻击大（线）目标子母弹为对象,提出一种计算命中概率的简便的近似法,计算结果表明该方法计算量小,计算精度工程上可接受;本文还引出了子母弹封锁概率的概念,并作了初步分析。本文结果对子母弹武器论证与设计使用将提供有益的参考。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

末端子弹技术发展的探讨

文章从末端子母弹发展的现状、技术问题及精确制导技术应用于子母弹后的技术发展状态与方向作了简要的讨论。最后认为,针对不同的目标特性,末敏、末修、末控子弹是今后子母弹发展的方向。     

非标准分析与概率论

本文概述了非标准分析发展的简史,介绍了超实数系,导数的非标准表示,并举例说明了数学命题的非标准证明比标准证明更为简洁、直观。文章的后一部分介绍了ｌｏｅｂ概率空间以及概率积分的＊有限求和的表示,并指出概率论从本质上是初等的结论。     

海平面的眼睛

本文论述了当今世界上正在研制生产的海军红外搜索与跟踪系统的发展情况以及它在防御反舰导弹上的重要作用。     

地对空雷达对抗的压制概率和干扰任务分配

本文引进压制概率这一概念作为衡量雷达对抗作战效能的数量指标 ,给出了地对空雷达对抗压制概率的计算方法。利用搜索论、规划论、雷达原理、雷达对抗原理建立了一个地对空雷达对抗干扰任务分配模型     

跟踪陀螺仪的运动分析

根据跟踪陀螺仪的工作原理,推导出了陀螺仪的跟踪方程及其解,分析了陀螺仪跟踪运动的力学实质——进行与章动。为了提高跟踪精度。消除章动现象是必要的。