数据仓库技术及在军队仓库管理中的应用

数据仓库技术是近几年出现的一种新型辅助决策技术。本文概要总结了数据仓库的引入原因、有别于数据库的特点及结构 ,并给出了在DELPHI 3环境下数据仓库的应用实例     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

基于贝叶斯混合博弈的空袭火力资源分配决策模型

从博弈论的角度出发研究空袭火力资源的分配问题,针对空袭编队和防空火力单元攻防对抗过程中存在的不确定性、静态性以及动态性,建立基于贝叶斯混合博弈的空袭对抗火力分配模型。通过构造贝叶斯混合博弈树,采用逆向回溯法分别建立不同的博弈分析模型,利用混合粒子群算法求解那什均衡。仿真结果表明:以博弈论为背景研究空袭作战火力分配问题,符合真实的作战坏境,有效性好,有较高的理论应用价值。     

基于OLAP技术的武警财务辅助决策系统构建探索

武警财务辅助决策系统是武警部队财务信息化建设的重要内容，在优化财务决策中发挥着不可估量的作用。OLAP技术具有为数据使用对象提供多维度视角和分析的特征，为财务辅助决策系统提供了重要的技术保障。通过对武警财务辅助决策系统的功能分析，提出运用OLAP技术构建武警部队财务决策系统的初步构想。     

核动力装置一回路辅助系统失水事故的仿真研究

运用一种操作简便、计算速度快的工具软件对某核动力装置一回路辅助系统典型位置的失水事故进行了仿真.通过分析仿真结果得出不同位置的破口引起不同后果的事故,其中有些事故可以忽略,有些事故则相当严重.     

基于免疫粒子群算法的自抗扰飞行控制器设计

提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计.     

一种JPDA的快速算法

为使标准JPDA算法能在实际工程中实时应用,着重在JPDA的主要计算环节进行了改进和实时性提升,提出了一种JPDA的快速算法。通过引入"关联目标类",对确认矩阵进行降维,即把一个高维数矩阵分解成若干"相互独立"的低维矩阵。提出了一种互联概率的递归计算方法,减少拆分矩阵巨大的内存占用需求。同时还对相关波门和滤波方差计算进行了改进。仿真结果表明,快速算法比标准JPDA算法的计算时间有显著缩短,在不是"太密集"的多目标环境下具有一定的工程应用价值。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。