多源文本数据真值发现方法

针对传统真值发现算法无法直接应用于文本数据的问题,提出基于深度神经网络面向多源文本数据的真值发现算法(NN_Truth)。根据文本答案多因素性、词语使用多样性以及文本数据稀疏性等特点,将“数据源-答案”向量作为网络输入,识别答案真值向量作为网络输出,依据真值发现的一般假设,无监督学习各数据源答案向量间关联关系,并最终获得答案真值。实验结果表明,该算法适用于文本数据真值发现场景,较基于检索的方法及传统真值发现算法效果更优。     

Two novel critical shock models based on Markov renewal processes

In this paper, we investigate systems subject to random shocks that are classified into critical and noncritical categories, and develop two novel critical shock models. Classical extreme shock models and run shock models are special cases of our developed models. The system fails when the total number of critical shocks reaches a predetermined threshold, or when the system stays in an environment that induces critical shocks for a preset threshold time, corresponding to failure mechanisms of the developed two critical shock models respectively. Markov renewal processes are employed to capture the magnitude and interarrival time dependency of environment-induced shocks. Explicit formulas for systems under the two critical shock models are derived, including the reliability function, the mean time to failure and so on. Furthermore, the two critical shock models are extended to the random threshold case and the integrated case where formulas of the reliability indexes of the systems are provided. Finally, a case study of a lithium-ion battery system is conducted to illustrate the proposed models and the obtained results.     

实弹射击弹着点定位算法研究

弹着点定位是实弹射击中实现自动报靶的关键。利用弹头撞击钢质靶板产生的振动波到达四个顶点上的振动传感器的时间差,来实现弹着点的定位。弹着点的位置定位算法,利用两次加权的方法,消除噪声等因素产生的误差,最后经过实验测试,分别对一次、二次加权的结果进行仿真以及数据的拟合。结果证明,该算法对弹着点的位置估计随着加权次数的增加,也会更加接近实际值。     

捷联导引头视线转率估计的交互式多模型样条滤波算法

针对捷联导引头测量信息的弹目惯性视线转率估计,提出了一种基于交互式多模型算法的样条滤波方法(IMM-SF)。基于体视线和惯性视线的映射关系解算惯性视线角,将其作为虚拟观测量进行滤波,设置多个过程噪声模型,每个模型分别采用样条滤波器进行滤波,IMM-SF滤波器的估值结果为各滤波器估值的加权综合。该方法不必对目标的未知机动建模,应用更加方便,并且可在交互式多模型算法的框架下自适应地调整滤波器的噪声。Monte-Carlo仿真结果表明该方法可有效估计视线转率,并可提高估值精度。     

新装备技术资料并行化编制过程研究

研究新型军械装备技术资料的分类及模块化形式,分析装备技术资料编制相关的装备设计流程及保障性分析流程,建立集成化装备信息模型,提出一种装备技术资料并行化编制方法,为新装备及时获取技术资料、及时形成保障能力提供有力的支持.     

基于平行坐标的多维复杂数据可视化方法研究

随着各种传感器、雷达以及卫星等信息收集设备在军事领域中的广泛应用,能够实时地对战场进行全方位多角度的监控,在获得大量的战场信息数据的同时,信息处理的难度也大大的提高了。为了解决这一问题,对在多维数据融合、可视化领域中广泛用到的平行坐标技术的产生、发展和应用进行了研究,并利用地质多维数据对该方法进行了应用实验,给出了实验结果和分析。最后,结合军事领域中数据融合的概念对本方法做了一定的论述,以期能为炮兵、防空兵信息处理领域提供一定的理论参考。     

基于研制试验数据的可靠性综合评估方法

针对产品在研制阶段的试验项目多、时间短、样本少等特点,在可靠性增长Duane模型的基础上,提出一种基于研制阶段变母体变环境试验数据的可靠性综合评估方法与模型。考虑不同试验应力环境对产品的影响,引入环境折合系数,根据相似产品试验数据,采用综合考虑了增长趋势检验约束和增长模型检验约束的寻优方法求解环境折合系数,利用折合后的数据进行可靠综合评估。通过实例证明了该方法的工程实用性。     

基于动态数据驱动的多UAV实时任务规划

针对在实时动态条件下多UAV任务规划问题,提出了基于动态数据驱动的多UAV实时任务规划仿真平台,主要包括基于MultiUAV2的真实UAV群仿真平台和基于Multi-Agent的预测仿真平台两个部分。采用了A*算法对真实系统工作流进行探索,在此基础之上构建了多UAV合成工作流模型,然后针对动态数据注入运行仿真的问题,研究了传感器任务重置及传感器的预处理方法。最后,通过一个仿真实例验证了提出方法的可行性和有效性。     

网络分布式分级数据处理技术

针对现代战争中多平台多传感器协同作战的特点,提出了一种网络分布式分级数据处理技术。首先,通过网络分布式技术提升了整个作战系统的抗毁性,实现了指控作战的无缝交接。其次,通过分级融合技术解决了传统单级融合模式中由于数据回吐而造成的信息冗余问题,同时也降低了网络负载;最后,通过理论分析和仿真实验验证了分布式分级处理技术的可行性和有效性,具有较强的工程应用价值。     

环境因子和混合贝塔分布的贝叶斯法制导弹药评估

针对制导弹药可靠性试验评估成本高和靶场试验次数少的问题,采用基于环境因子和混合贝塔分布的贝叶斯法对制导弹药可靠性进行评估。利用环境因子法,结合成败型产品讨论了不同库存环境制导弹药可靠性试验数据的折合,解决了不同环境下数据融合的问题。以混合贝塔分布为先验分布,得到了评估制导弹药可靠性的Bayes方法,该法解决了性能检测试验数据与靶试数据融合问题,并对制导弹药可靠性进行了数值仿真计算,为制导弹药可靠性评估提供了一种新方法,具有一定的价值。