基于选择点的预定目标选择方法原理及性能

反舰导弹末制导雷达的目标选择方法主要采用"先入为主"和"录取对比"方法。从影响目标选择的误差因素出发,对这两种目标选择方法的原理进行了分析研究。研究表明:这两种方法都是基于选择点的预定目标选择方法;且由于受自控终点散布误差和目标机动误差的影响,基于选择点的预定目标选择方法不适应超视距应用。蒙特卡罗仿真表明,预定目标上释放冲淡干扰时,基于选择点的预定目标选择方法已基本不具备预定目标选择能力,超视距情况下正确选择预定目标的概率低于0.2。     

军用飞机航材配送中心选址方法与模型

航材保障是装备保障工作的重要组成部分,直接影响部队作战和训练任务的完成。深入开展军用飞机航材配送中心选址方法研究,探索新的航材配送中心选址方法与手段,对于配送中心的科学选址,提高航材保障工作效益具有重要意义。针对军用飞机航材保障特点,综合考虑任务成功率、经济性和战时道路损毁等因素,提出了军用飞机航材保障配送中心选址方法,建立了配送中心的选址模型。最后,给出了具体算例,验证所建模型的科学性和有效性。     

Fully sequential indifference‐zone selection procedures with variance‐dependent sampling

Fully sequential indifference‐zone selection procedures have been proposed in the simulation literature to select the system with the best mean performance from a group of simulated systems. However, the existing sequential indifference‐zone procedures allocate an equal number of samples to the two systems in comparison even if their variances are drastically different. In this paper we propose new fully sequential indifference‐zone procedures that allocate samples according to the variances. We show that the procedures work better than several existing sequential indifference‐zone procedures when variances of the systems are different. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

一种基于生物免疫原理的入侵检测新模型

入侵检测系统可以从生物免疫系统的很多特点中得到启发,文中利用生物免疫原理设计了一个新的入侵检测框架模型,该框架在传统信息传输网基础上构建了免疫淋巴网,用来监控和管理传统传输网的行为。模型中还应用了阴性选择、克隆选择等免疫算法,使得该模型对于入侵检测问题有较好的敌我识别功能。     

基于信息熵的炮兵射击目标选优分析

针对炮兵射击目标选择的特点,运用信息熵权重和层次分析方法,建立射击目标选择的数学模型,得到炮兵射击目标的合理排序。最后得出利用信息熵和层次分析法对射击目标进行选择,比单纯运用层次分析法收敛速度快,又利于计算机软件实现,为炮兵作战指挥自动化系统辅助决策提供了一种新的方法。     

海蛇神经毒素Erabutoxin（Eb）的基因在大肠杆菌中的表达研究

为满足科研和医学应用上的需要,用基因工程的方法制备海蛇神经毒素。首先人工合成海蛇神经毒素Erabutoxin（Eb）的基因,重组到T载体。通过PCR扩增Eb基因,用限制性内切酶把基因片段酶切成黏性末端,然后将目标基因插入表达载体pPET22b（＋）,电转重组质粒到宿主菌BL21（DE3）,在25℃0．5mmol／L IPTG诱导培养8h收获培养物,SDS-PAGE电泳检测目标蛋白大部分存在于包涵体中,用8mol／L尿素溶解后,利用C末端的His-6与Ni^2＋离子亲和层析纯化,得到单一的电泳蛋白带。     

网络入侵检测系统中的数据缩减技术

在进行事件分析之前,网络入侵检测系统首先要面对数据缩减的问题。以ANIDS为背景,分析了两种重要的数据缩减技术:相关特征子集选择和特征再构造。提出了一种基于Wrapper方法的最优特征子集选取算法SRRW。在考虑学习算法偏置的情况下,通过识别强相关特征并引入约束,能够更快地搜索并获得最优的相关特征子集。从特征再构造角度出发实现数据缩减,并通过因子负荷量矩阵分析了原始特征之间的相关性。     

基于遗传算法与最大最小原理的故障模式特征选择

在诸如液体火箭发动机等复杂动力学系统的故障诊断中，监控参数组的优选问题一直受到工程技术人员的高度重视。本文提出了综合样本矢量方向离散度概念，以此作为故障特征参数的优选准则；然后利用经过改进的遗传算法，对某液体火箭发动机常见故障的诊断进行了特征参数组的优选。在改进的遗传算法中，采用了非常简洁而高效的染色体编码，针对特征优选的组合优化类问题专门设计了一种特殊的基因迁移算子，并引进了父本个体适应值的动态调整技术与共享函数。数值实验结果表明，该算法具有理想的效果。     

弹道跟踪数据处理中的几个计算问题

结合弹道跟踪数据建模和数据处理的实践 ,提出了几个有典型应用价值的测量数据模型 ,在应用这些数学模型解决实际问题时 ,涉及统计、优化、函数逼近等几方面的理论和计算问题。这些问题和模型的研究 ,对解决许多相关的实际问题有重要意义。     

基于全寿命周期费用分析的可重复使用运载器级数选择

建立了可重复使用运载器全寿命周期费用模型 ,并利用该费用模型分析了不同级数的可重复使用运载器方案的全寿命周期费用 ,对全寿命周期费用的各部分组成比例及其随级数的变化规律进行了分析。研究结果表明两级入轨的可重复使用运载器方案全寿命周期费用最低 ,是基于目前技术水平的一种较优的可重复使用运载器级数选择方案