电子战飞机远距支援干扰阵位配置建模与仿真

针对电子战飞机远距支援干扰新体制雷达阵位配置问题进行研究。首先是对电子战飞机干扰效能量化分析,从俯仰和方位两个方面对干扰覆盖范围进行建模仿真。基于干扰统一方程,建立干扰阵位配置优化模型,包括阵位配置区域和阵位配置高度模型,并给出了干扰阵位配置参数的具体计算方法。最后,通过仿真实例验证模型的有效性,结果表明该模型对于电子战飞机阵位配置有一定的指导意义。     

基于效用函数的随伴支援炮兵弹药选择模型

随着火炮武器系统的发展,火炮所配属的弹药类型越来越多,针对不同目标选择合适的弹药以达到最佳作战效能具有重要意义。首先,按照"最大化对敌火力效果、最小化附带损伤,最小化费用"的原则,分析了随伴支援炮兵弹药选择模型要考虑的决策指标,包括毁伤比、压制比、非敌伤亡率、安全距离、费用。建立了决策指标的效用函数,在此基础上建立了整体的决策指标,对决策指标的权重系数进行了分析探讨。最后用实例证明该方法是一种有效综合各类因素的弹药选择方法,能够很好地解决弹药选择问题。     

基于混合数据挖掘模型预测用户流失

用户流失预测问题广泛应用在银行、金融、电信等多种领域。对用户行为进行有效的预测和分析有助于企业的竞争和了解瞬息万变的市场规律。采用3种混合的数据挖掘模型对用户流失问题进行了研究,以形成一个准确高效的用户流失预测模型。这3种模型应用于数据挖掘的两个阶段:聚类阶段和预测分析阶段。在第1阶段中,对用户的数据进行过滤。第2阶段对用户行为进行预测。第1个模型采用了二分k-means算法进行数据过滤和多层感知人工神经网络(MLP-ANN)相结合进行预测。第2个模型采用层次化聚类与MLP–ANN相结合进行预测。第3个模型使用自组织映射(Self-Organizing Maps)与MLP-ANN进行预测。这3种模型预测分析基于真实数据,用户流失率采用3种模型混合计算的方式得出结果并同真实值进行比较。分析结果表明采用多模型的混合数据挖掘模型的数据准确度优于普通的单一模型。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

基于自然连通度的复杂网络节点重要性度量方法

节点重要性度量是复杂网络研究中的热点问题。从复杂网络的抗毁性指标入手,给出了自然连通度的定义,并且以此为基础设计了基于自然连通度的复杂网络节点重要性度量方法。最后以著名的风筝网络为例,分析了该方法的适用性,并与其他经典的节点重要性度量方法进行对比,证明了该方法的合理性。     

固定节点3D网格部署的水下传感器网络分簇路由算法

水下传感器网络是应用于水下通信的重要传感器网络技术。提出了基于固定节点3D网格部署的水下无线传感器网络分簇算法,设计了3D网格的编址和分簇方法,实现了基于地址分配的节点定位,构建了算法的能耗分析模型。采用MATLAB完成了算法的性能仿真,对比了DS-VBF、IAR和GEDAR 3个算法的平均数据传输延迟和网络生存时间(TTL)。实验结果表明,此算法的平均数据传输延迟较短,可明显提高UWSNS的生存时间。     

基于网络抗毁性的装备贡献度评价

高新技术的应用使装备间关联关系更加复杂,武器装备论证更加困难。装备对体系贡献度研究为武器装备论证发展提供了新思路。基于作战环思想构建武器装备体系作战网络模型,同时完成作战环理论所划分的同类型装备的网络化建模,提出复杂网络背景下装备贡献度的定义及基于网络抗毁性的贡献度评价方法,通过美国国家导弹防御系统进行算例分析来验证该方法的可行性。结果显示,不同装备对体系的贡献度大小可以通过复杂网络模型进行预判。     

PMSM位置伺服系统新型融合控制策略

针对PMSM位置伺服系统存在非线性、强耦合等特征,提出了一种基于分数阶PID和分数阶滑模控制的新型融合控制策略。通过检测位置误差、速度及负载转矩,归一化处理后带入构造的二次性能指标函数,根据其数值动态改变分数阶PID和分数阶滑模控制器输入到被控对象控制量的权重值大小,从而确保提出的新型融合控制策略具有快速跟踪和抗扰动能力。数值仿真实验结果表明:新型融合控制策略比分数阶PID和分数阶滑模控制拥有优良的动静态性能和较好的鲁棒性。     

基于三方动态博弈模型的网络生存防御策略优化配置

针对网络攻防环境中防御方以提高系统生存能力为目的所进行的最优生存防御策略的选取问题,提出了一种基于完全信息动态博弈理论的生存防御策略优化配置算法。将恶意攻击方、故障意外事件及防御方作为博弈的参与人,提出了一种混合战略模式下的三方动态博弈模型,对博弈的主要信息要素进行了说明,以混合战略纳什均衡理论为基础,将原纳什均衡条件式的表达式转化为可计算数值结果的表达式,并据此增加了近似的概念,最后,将提出的模型和近似纳什均衡求解算法应用到一个网络实例中,结果证明了模型和算法的可行性和有效性。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。