深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题，提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系，将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数，构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分，结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构，通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法，满足实时性和准确性要求，所提方法具有良好的应用价值。     

Network reliability assessment in a random environment

In this paper we consider networks that consist of components operating under a randomly changing common environment. Our work is motivated by power system networks that are subject to fluctuating weather conditions over time that affect the performance of the network. We develop a general setup for any network that is subject to such environment and present results for network reliability assessment under two repair scenarios. We also present Bayesian analysis of network failure data and illustrate how reliability predictions can be obtained for the network. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 50: 574–591, 2003     

某型工程车虚拟操作训练环境设计

采用基于Vega和Creator的虚拟现实仿真机制和人机交互设备，构建某型工程车训练仿真系统虚拟操作训练环境。根据位置跟踪传感器跟踪受训人员手的位置和姿态，使用数据手套获取受训人员手部各关节数据，驱动虚拟手实现人机交互，完成虚拟操作训练任务，并采用前馈神经网络模式识别法和空间位姿判别法，分别对静态手势和动态操作命令进行识别。     

基于复杂网络理论的C2组织网络拓扑结构研究

根据C 2组织结构的特点,基于复杂网络理论和网络中心战思想,将C 2组织中的各作战单元、指控节点等作为节点,它们之间的信息流动作为边,构建C 2组织的网络拓扑结构。经过仿真分析,推出其内部具有无标度性、小世界性等复杂网络特性,这对于进一步将复杂网络理论应用于C 2组织的研究提供了理论依据并具有积极的意义。     

综合环网通信协议的研究

本文根据LAN(局域网络)的现状和发展趋势的讨论,指出光纤环网是未来综合业务局网的优选网络,提出了适合于ISRN(综合业务环网)中综合业务交换的帧结构,给出了ISRN中的通信协议的分层描述,提出了实现边界移动的方法,实现了以信令格式和边界可动策略为基础的信令处理软件。     

令牌式计算机局部网的仿真研究

本文介绍了令牌式计算机局部网仿真模型的建立和某些初步的仿真结果,同时对令牌的顺序传递两种方案进行了比较。     

分布式计算机网络数据加密研究

针对C~3I 系统对分布式计算机网络数据加密的特定需求,重点对网络加密方式、密码装置、软件编程设计等核心问题进行了研究。可对数据加密总体设计与软件概要设计提供参考。     

一种优化神经网络映射算法——吸收算法

本文揭示了神经计算的本质──并行分布处理,并以此为基础提出了时间步的概念。分析了映射算法的两个重要概念──负载均衡和通讯开销,并提出了映射分配准则。在神经网络的映射分配中引入图论的有关思想,提出了一种优化的神经网络映射算法──吸收算法。最后给出了重要的试验结果,这些数据表明吸收算法是一种有效的映射算法。     

SIM—LISP:一个通信网络管理专家系统外壳的设计与实现

本文介绍了笔者为开发名为OONMES的网络管理专家系统所实现的一个简单专家系统工具SIM-LISP。SIM-LISP是一个用C/C++语言来实现的模拟LISP语言的可调用函数集,它短小精巧,速度快,可以完成针对网管专家系统的事实或规则知识的表示、匹配、合一和推理等基本操作,并有与知识对象的连接功能,是网管专家系统内核实现的支撑环境。     

共轭梯度反传算法及其在液体火箭发动机系统辨识中的应用

结合非线性优化理论和方法提出了易于实现、收敛速度比较快的多层神经网络共轭梯度反传算法。液体火箭发动机参数辨识技术已得到广泛的应用,由于传统的数学方法必须基于发动机已知模型,使得其参数辨识受到极大的限制。文中基于神经网络共轭梯度反传算法进行液体火箭发动机的系统辨识,结合变推力发动机热试车动态数据,得到了满意的仿真结果。