增量式神经网络聚类算法

神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。     

基于0-1规划的弹种决策与发射时序优化

对于身管发射武器系统,同一发射单元使用不同弹种完成作战任务时,需要确立合适的弹种决策与最佳的发射时机.提出用O-1变量来描述弹种决策变量.通过时弹种发射机制及武器系统控制特点进行分析,构造多种0-1变量用以描述武器系统作战时序之间的约束关系,建立了弹种发射时序的0-1规划模型,并用LINGO软件实现了0-1规划的求解.给出了典型应用实例,进行了仿真计算,结果表明,该方法简单可行.     

MLFMA在运动目标多普勒回波数值仿真中的应用

提出了一种应用准静态技术,结合快速多级子算法计算任意形状的运动目标多普勒信号的方法,对目标的几种典型的微动多普勒信号进行了仿真,并应用高分辨时频分析算法对仿真得到的微多普勒信号进行了分析,提取出了微多普勒瞬时频率,并与相应微动规律的点目标微多普勒瞬时频率进行对比。结果表明,二者具有相同的变化规律,从而证明本文提出的方法是有效的。     

不可能差分分析时间复杂度通用计算公式的改进

研究Boura等和Derbez分别提出的不可能差分分析时间复杂度计算公式,根据实际攻击过程优化密钥排除的步骤,给出不可能差分分析实际攻击的时间复杂度计算的改进公式,进而利用两个分组密码算法模型将改进后公式计算的实际结果分别与Boura等的公式和Derbez的公式的计算结果进行对比,结果表明Boura等的公式计算结果既可能高于优化公式的实际分析计算的结果,也可能低于优化公式的实际分析计算的结果,而在轮子密钥独立时改进后公式的实际计算结果是Derbez公式的计算结果的2-1.2倍。     

机体/推进一体化飞行器动导数频域计算方法

运用Etkin非定常气动力模型,将谐波平衡法应用于复杂外形动导数辨识。计算结果表明:谐波平衡法和时域方法的动导数辨识结果一致,与实验值吻合,验证了程序的正确性和谐波平衡法的可靠性。采用谐波平衡法对类X-51高超声速机体/推进一体化飞行器WR-A进行动导数辨识,并与时域方法的计算结果比较,考察了该方法在复杂外形下数值模拟非定常流动和动导数辨识的能力。实验结果表明:对于WR-A这种复杂外形飞行器,谐波平衡法也能在保证精度的同时具有较高的计算效率。     

Cyclic scheduling in robotic flowshops with bounded work‐in‐process levels

This study addresses cyclic scheduling in robotic flowshops with bounded work‐in‐process (WIP) levels. The objective is to minimize the cycle time or, equivalently, to maximize the throughput, under the condition that the WIP level is bounded from above by a given integer number. We present several strongly polynomial algorithms for the 2‐cyclic robotic flowshop scheduling problems for various WIP levels. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 58: 1–16, 2011     

Call center arrival modeling: A Bayesian state‐space approach

In this article, we introduce three discrete time Bayesian state‐space models with Poisson measurements, each aiming to address different issues in call center arrival modeling. We present the properties of the models and develop their Bayesian inference. In so doing, we provide sequential updating and smoothing for call arrival rates and discuss how the models can be used for intra‐day, inter‐day, and inter‐week forecasts. We illustrate the implementation of the models by using actual arrival data from a US commercial bank's call center and provide forecasting comparisons. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 58: 28–42, 2011     

航空火控系统任务分析与任务管理关键技术

任务管理是航空火控系统的核心内容之一,属于火控顶层研究范畴。首先以战斗机进行空中作战的全过程为背景,分析火控系统于不同阶段所对应的任务状态以及不同状态之间的转换关系;在此基础上,对多任务之间的逻辑关系进行研究,并采用基于时序活动的分析方法描述火控系统的多任务特征;然后讨论了火控系统中任务管理问题的难点和关键技术;最后以状态时序→信息感知→传感器管理→(新的)状态时序为主线,构建任务管理的闭环式结构,并对未来战斗机任务管理的发展趋势进行展望。     

基于逆向分层的工作流时间-费用优化方法

针对效用网格下基于优先级因子的工作流时间-费用优化问题,基于工作流的同步完成特征对任务进行分层并提出三种实时调度算法:基于逆向分层的sufferage(BLSuff)、基于逆向分层的min-min(BLMin)及基于逆向分层的min-max(BLMax)。算法设计基于优先级因子的衡量标准对时间与费用同时进行优化,并为任务设置期望完成时间以达到充分利用费用优化空间进行费用优化的目标。实验结果表明这三种算法在各种优先级因子下都能对工作流的执行时间与执行费用进行较好的优化。     

磷酸盐水泥凝结时间研究

试验研究了缓凝剂、氧化镁比表面积及活性、粉煤灰、环境温度、水固比等因素对磷酸盐水泥(MPC)凝结时间的影响,并就磷酸盐水泥水化机理进行讨论.研究结果发现,缓凝剂、氧化镁比表面积及活性、环境温度三者对磷酸盐水泥凝结时间影响较大,而粉煤灰掺量与水固比对凝结时间的影响作用相对较小.