基于模糊动态层次分析法的军车全寿命费用模型

为研究军车最优的效费比，提出了控制军车装备费用增长的有效途径——全寿命费用管理方法，并通过模糊动态层次分析法建立了分析决策模型，将定性与定量的分析有机结合起来研究军车全寿命费用的变化趋势，有利于提高军车装备的可靠性和决策的科学性，具有较好的应用价值。     

永磁同步电机有限时间抗扰控制方法研究

针对永磁同步电机在实际应用中变负载、磁饱和内外干扰等因素影响下的稳定控制问题，提出了基于super-twisting算法的扩张状态观测器（super-twisting extended state observer,STESO）对总扰动进行准确估计和补偿。通过分析永磁同步电机的动力学模型，构建永磁同步电机的扩张状态模型，并以此为基础设计STESO，在有限时间内实现对永磁同步电机总扰动的准确观测。利用Lyapunov方法分析了STESO的稳定性，并推导了误差收敛时间的表达式。仿真实验结果表明，所提方法在位置和转速控制上响应速度快、扰动影响恢复时间短，相比于PID控制、自抗扰控制和基于改进模型预测的自抗扰前馈控制等方法具有更好的快速性和更强的抗扰性，蒙特卡洛实验结果同样显示所提方法针对参数不确定性具有较强的鲁棒性。     

腐蚀武器装备的高手

“缴枪不杀!”这是战场用语，往往是胜者对败者的命令，以威严的警告，提醒对方只有放下武器才能保住生命。从另一种意义上看，这句战场用语也说明了武器的重要。缴了枪，就等于放弃了再对抗的基本条件，在很大程度上失去了作战能力。     

“蟒蛇行动”何以失败

美军在阿富汗战场上发动的“蟒蛇行动”已悄然落幕，参与行动的美军官兵都经历了人生最惊险的一役，也面对面地感受到了基地组织绝望反扑的惨烈场面然而，美军在这次行动中却陷入了基地组织和塔利班士兵的伏击圈，损失惨重主要存在以下作战指导的失误。     

吉林省国动委组织军地新任国防动员干部集训

近日，吉林省国防动员委员会组织军地百余名新任国防动员干部集训。会议传达学习了国家和沈阳军区国防动员委员会有关会议和文件精神，集中学习了新颁发的《中华人民共和国国防动员法》；     

基于模糊C-划分和3D小波变换的视频编码方法

在传统矢量量化的基础上,引入噪声模型的影响,结合模糊数学理论,提出了一种基于模糊C-划分的混合噪声模型的矢量量化方法,并将其应用到视频编码中。文中视频编码方法采用了运动补偿与3D小波变换相结合。主要对基于模糊C-划分的混合噪声模型的矢量量化进行了分析。实验结果表明,该方法在视频压缩中具有良好的效果。     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

ITSON：一种基于拓扑演化的P2P智能搜索机制

P2P系统中节点的动态特性对搜索性能的稳定提出了很大挑战。借鉴社会学和组织学相应原理,提出拓扑演化模型捕获节点的运动规律。节点模拟人类在社会网络中的行为,根据自身和他人的兴趣变化,随搜索过程的进行,利用自身局部信息,动态、自适应地调整网络拓扑,及时反映资源分布以及搜索内容的动态变化,维持资源合理组织。在此基础上提出的智能搜索机制ITSON(InTelligent Search based on tOpologyevolutioN),利用消息转发的智能性进行路由方向决策,从而迅速定位提供资源的节点。仿真结果说明,ITSON能自动优化网络,具有良好的搜索性能和自适应特性。