基于RBF神经网络的直接自适应飞行控制器

设计了一种径向基神经网络(RBF NN)飞行控制器结构,并给出了相应的控制律和参数调节律。由于调节了RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),得到了很好的控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法。     

液体火箭发动机基于神经网络的实时故障检测算法实现

以某大型液体火箭发动机为研究对象,针对其启动和稳态工作过程,利用Matlab和Lab Windows/CVI等编程工具,基于神经网络技术,开发实现了其地面试车过程实时故障检测的BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)算法。多次试车数据离线检验和实时在线考核结果均表明该方法能够及时、有效地检测出发动机工作过程中的故障,没有出现误报警和漏报警,并能够很好地满足现场试车的实时性和鲁棒性等要求。     

采用滑模控制器提高稳定控制系统快速响应的研究

由于采用传统的稳定控制系统设计方法使得导弹弹体对不同大小指令信号响应的品质特性差异较大,因此主要研究了在传统的稳定控制系统设计方法的基础上,采用滑模变结构控制器来调节控制参数,较好地解决了稳定控制系统对大小指令信号时域响应特性差异较大的问题,提高了稳定控制系统的快速响应能力。     

目标信息的时效性分析

战场态势是随时间不断变化的,描述战场实体状态的目标信息有其寿命周期,须及时生成并提供给使用者.提出信息价值和信息时效性的概念来衡量指挥自动化系统提供的目标信息是否满足作战行动对时间的要求.信息价值因为延时而衰减,从而降低使用信息所能达到的效果.通过分析信息延时对决策质量、毁伤概率的影响,分别讨论了信息用于决策和作战的时效性.     

论化学灾害事故处置的指挥决策及其实施

化学灾害事故处置的指挥决策及其实施水平尤为重要,在分析当前指挥决策存在不足的基础上,从完善指挥决策组织、拓展依据、突出决策重点、加强人员装备,以及科学处理一些关系等方面进行了探讨。     

基于支持向量机的彩色图像恢复新方法

引起图像退化的因素众多,因而难以用一个统一的方法来进行恢复处理。鉴于图像的像素和各颜色分量通道间本质上存在某种相关性,以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有较好地解决小样本、非线性、高维数问题的能力,提出了一种新的空域图像恢复方法,并通过对来自于待处理图像本身的训练样本的学习,构造自适应的回归插值函数;然后基于该函数对图像作有选择的修改,从而达到图像恢复的目的。实验表明,该方法是有效的,并且具有较好的泛化性能。     

基于熵理论的战场情报评估方法

熵是度量信息有效性和可靠性的重要理论工具,分析了信息熵和条件熵,并深入研究了熵作为不确定性的度量在战场情报中的评估应用,最后举例说明了既要考虑信息的价值又要考虑其风险程度这一新的情报分析方法,使得决策过程透明化,降低了决策的风险。     

科学制定发展规划 彰显地方高校职能

地方高校制定发展规划是适应国内外高等教育发展的客观需求，是区域经济社会发展的必要需求，是高校自身发展的迫切需求。地方高校要履行高校职能，更好地为地方经济社会发展服务就必须科学制定规划，特别是要战略规划学校的办学定位、特色和目标。同时，规划的实施要强调监控并要与高校职能协调统一。     

Subspace dynamic‐simplex linear interpolation search for mixed‐integer black‐box optimization problems

Design and management of complex systems with both integer and continuous decision variables can be guided using mixed‐integer optimization models and analysis. We propose a new mixed‐integer black‐box optimization (MIBO) method, subspace dynamic‐simplex linear interpolation search (SD‐SLIS), for decision making problems in which system performance can only be evaluated with a computer black‐box model. Through a sequence of gradient‐type local searches in subspaces of solution space, SD‐SLIS is particularly efficient for such MIBO problems with scaling issues. We discuss the convergence conditions and properties of SD‐SLIS algorithms for a class of MIBO problems. Under mild conditions, SD‐SLIS is proved to converge to a stationary solution asymptotically. We apply SD‐SLIS to six example problems including two MIBO problems associated with petroleum field development projects. The algorithm performance of SD‐SLIS is compared with that of a state‐of‐the‐art direct‐search method, NOMAD, and that of a full space simplex interpolation search, Full‐SLIS. The numerical results suggest that SD‐SLIS solves the example problems efficiently and outperforms the compared methods for most of the example cases. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 305–322, 2017     

Optimal maintenance policies for a safety‐critical system and its deteriorating sensor

We consider the integrated problem of optimally maintaining an imperfect, deteriorating sensor and the safety‐critical system it monitors. The sensor's costless observations of the binary state of the system become less informative over time. A costly full inspection may be conducted to perfectly discern the state of the system, after which the system is replaced if it is in the out‐of‐control state. In addition, a full inspection provides the opportunity to replace the sensor. We formulate the problem of adaptively scheduling full inspections and sensor replacements using a partially observable Markov decision process (POMDP) model. The objective is to minimize the total expected discounted costs associated with system operation, full inspection, system replacement, and sensor replacement. We show that the optimal policy has a threshold structure and demonstrate the value of coordinating system and sensor maintenance via numerical examples. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 399–417, 2017