一种解决预测问题的新方法及其应用

本文在分析灰色预测和马尔科夫链预测优缺点的基础上,提出了用灰色马尔科夫链解决预测问题的方法并建立了数学模型,最后以我院二年级本科生英语四级通过率为例说明了其应用。     

系统动力学在炮兵C^3I系统建模中的应用

本文运用系统动力学（ＳＤ）方法对炮兵Ｃ＾３Ｉ系统进行建模,可很好地处理系统中极为复杂的非线性关系以及物流、能流、信息流构成的多重反馈。     

长江三峡船闸高边坡长期变形预测研究

本文探讨了长江三峡船闸高边坡长期变形预测问题。应用粘弹性理论和反分析方法建立了基于现场位移测量的流变模型识别、流变模型参数确定和边坡体,长期变形预测方法。并且进行了预测计算。     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。     

近海作战潜艇“重出江湖”

在第一次和第二次世界大战期间，潜艇成为在近海和大洋上作战的主要平台。目前，这种优先权又发生了改变。国外许多专家预测，随着时间的推移，大洋作战已渐渐远去，在可预见的将来，离岸500海里范围内的近海水域将成为水下战的主要区域。在近海水域，大吨位的核潜艇行动不便，目标暴露率高，难以担当重任，另外从效费比上来说，     

长短周期记忆网络微调的氧气浓缩器寿命预测模型迁移

针对寿命预测模型迁移问题,提出了一种长短周期记忆网络微调(long short-term memory fine tune, LSTM-fine-tune)的迁移模型,利用理想条件下的试验数据对模型进行训练。在迁移过程中,对部分LSTM网络层进行冻结,利用实际服役环境下的数据对网络其他部分进行修正。为验证模型的泛化能力,采用不同相位与幅值的正弦函数生成数据,通过学习数据获取正弦函数的经验知识,并应用至其他正弦函数的回归,结果表明LSTM-fine-tune模型能够快速拟合,平均均方误差仅为1.033 5,明显低于直接预测误差1.536 8。为通过实际监测数据检验本方法泛化能力,分别获取了试验条件下与实际服役环境下氧气浓缩器的数据,对模型的泛化能力进行验证。结果表明,迁移后训练集预测精度提高了43.0%,测试集预测精度提高了20.2%。     

基于核相关滤波的视频卫星目标跟踪算法

随着社会的不断发展和科技的不断进步,视频卫星越来越受到重视,而在卫星视频中对小目标的跟踪也逐渐成为一种新的研究方向.针对卫星视频中目标背景复杂、目标较小、跟踪过程中准确度较低的问题,提出了改进的核相关滤波(KCF)算法对卫星视频中的小目标进行实时性地跟踪.该算法结合卡尔曼滤波算法,解决目标跟踪过程中目标被遮挡的问题,利...     

带减振器机抖激光陀螺惯性测量单元标定方法研究

由于减振器会产生形变,使得带减振器的机抖激光陀螺惯性测量单元(IMU)不能使用由精密转台提供姿态基准的标定方法进行标定.提出了一种带减振器的机抖激光陀螺IMU标定的新方法,该方法先将IMU固联在精密转台上,不启动陀螺,依靠转台提供姿态参考标定出加表各误差参数;在此基础上装上减振器,设计了IMU陀螺误差参数标定路径,根据...     

基于双重酉滤波的再入目标实时跟踪

适当的运动模型和估计方法是提高再入目标跟踪性能的关键.选择机动再入动力学模型,将再入目标跟踪问题转化为状态和参数的联合估计问题,并利用试验数据分析了再入模型状态和参数的相关性.针对原始双重酉滤波算法的确定性系统输入假设造成信息损失的局限性,提出了一种基于随机性系统输入假设的改进双重酉滤波算法,并从理论上分析了该算法的估...