导弹智能故障诊断专家系统的一种实现方法

针对导弹系统故障诊断的特点,将人工神经网络和专家系统技术结合起来,设计开发了一种导弹智能故障诊断专家系统,阐述了其系统结构及设计原理,该方法克服了传统的基于规则的专家系统的某些缺陷,在实际运用中是可行的。     

现代高速通信网络的性能及其应用现状分析

提出了对现代高速通信网络的性能要求,并着重就４种高速通信网络的主要性能、应用现状等进行了分析,指出了高速通信网络的未来发展方向．     

园区网建设方案概述

介绍海军工程学院园区网建设的意义．从现有情况和未来需求两方面讨论园区网建设的依据．论述园区网建设的原则以及信道建设、网络结构、信息系统建设以及网络安全方面的方案及实现．     

区域防空反导火控网的数据融合问题研究

由于组成区域防空反导火控网的各部光电瞄具之间是异步工作的,造成跟踪参数融合上出现较大误差,为此,提出一种解决异步数据融合问题的方法,并进行了计算机仿真,结果证明该方法可以有效完成火控系统参数融合问题。     

改进的蚁群算法及其在卫星网络路由计算中的应用

介绍了蚁群算法的原理,然后对现有蚁群算法进行了一些改进,使它能够快速地收敛以满足高速变化的卫星网络拓扑结构.采用改进的虚拟拓扑策略解决了卫星网络拓扑高速变换的问题,将改进的蚁群算法应用于其上,并给出了相应的性能评估.所提出的改进的虚拟拓扑策略,能够大大减少一个系统周期内卫星网的时间片个数.应用于此基础上的改进的蚁群算法也体现了较好的性能.     

基于贝叶斯网络的计算机网络端到端服务故障诊断

研究了利用贝叶斯网络不确定推理技术实现端到端服务故障诊断的方法,详细描述了贝叶斯网络故障诊断模型的建立方法,设计了基于Pearl信念传播机制的故障诊断算法,并对其进行了改进,以提高诊断效果.最后,通过仿真验证了该方法的有效性,并提出了下一步的研究方向.     

基于ANN的高炮火力单元射击有利度评估

采用ANN(人工神经网络)方法对高炮火力单元射击有利度进行评估是一种新的尝试。在对各影响因素进行分析与量化处理的基础上,建立了基于ANN的高炮火力单元射击有利度评估网络模型,并提供了网络的解算方法。通过某型高炮对不同目标射击的已知有利度评估值对网络进行的训练,确定了网络的各权值,并使学习误差达到了预先规定的标准,实现了对该型高炮对空射击有利度的评估。     

基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。     

基于HLA的军事信息系统网仿真体系架构研究

分布式仿真系统的体系架构对于整个系统的功能实现和运行性能起着决定性的影响,为能充分利用仿真系统测试和评估军事信息系统网的性能,该文首先介绍了军事信息系统网(Military Information System Network:MISN)的组成和特点,并在分析基于数据库的仿真系统和基于HLA(高层体系架构)单联邦仿真系统局限性的基础上,得到了基于HLA的军事信息系统网分布式仿真多联邦体系框架,实现了联邦间功能转换所需的桥接联邦.该体系框架较好地完成了多通信网系的分布式交互仿真.     

Short‐term capacity allocation problem with tool and setup constraints

We consider a short‐term capacity allocation problem with tool and setup constraints that arises in the context of operational planning in a semiconductor wafer fabrication facility. The problem is that of allocating the available capacity of parallel nonidentical machines to available work‐in‐process (WIP) inventory of operations. Each machine can process a subset of the operations and a tool setup is required on a machine to change processing from one operation to another. Both the number of tools available for an operation and the number of setups that can be performed on a machine during a specified time horizon are limited. We formulate this problem as a degree‐constrained network flow problem on a bipartite graph, show that the problem is NP‐hard, and propose constant factor approximation algorithms. We also develop constructive heuristics and a greedy randomized adaptive search procedure for the problem. Our computational experiments demonstrate that our solution procedures solve the problem efficiently, rendering the use of our algorithms in real environment feasible. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005