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.     

基于神经网络和功率谱的水中目标信号检测方法

将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果.     

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.     

Non‐greedy heuristics and augmented neural networks for the open‐shop scheduling problem

In this paper we propose some non‐greedy heuristics and develop an Augmented‐Neural‐Network (AugNN) formulation for solving the classical open‐shop scheduling problem (OSSP). AugNN is a neural network based meta‐heuristic approach that allows integration of domain‐specific knowledge. The OSSP is framed as a neural network with multiple layers of jobs and machines. Input, output and activation functions are designed to enforce the problem constraints and embed known heuristics to generate a good feasible solution fast. Suitable learning strategies are applied to obtain better neighborhood solutions iteratively. The new heuristics and the AugNN formulation are tested on several benchmark problem instances in the literature and on some new problem instances generated in this study. The results are very competitive with other meta‐heuristic approaches, both in terms of solution quality and computational times. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

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     

基于ANN模式识别的某型导弹测试车配电系统故障诊断

人工神经网络诊断特点与基于模式识别的诊断特点非常相似。将ANN模式识别技术应用于某型导弹测试车配电系统故障诊断。根据测试车配电系统的故障特点,设计ANN为4层BP网络,具有9个输入、10个输出,两个隐含层神经元数目分别为9和6。测试结果表明该方法能有效诊断测试车配电系统故障。     

基于NNLI技术的齿轮箱故障诊断

将NNLI技术应用到齿轮箱的故障诊断中,提出了基于NNLI的特征提取方法,并将该方法与神经网络结合起来,进一步提出基于NNLI特征提取的神经网络故障诊断方法,给出了两种不同的网络分类器,通过齿轮箱故障诊断实例验证了该方法的有效性。