高速射弹超空泡的形态特性

为了掌握高速射弹超空泡的形态特性,利用某口径火炮进行了射击试验,射弹最大初速达900m/s。获得了射弹超空泡形态的高速影像;分析了射弹超空泡形态演变过程及超空泡形态参量(长度、直径、长细比等)随空化数变化的规律。研究结果表明:空泡直径变化分为快速扩张阶段、缓变阶段和快速收缩阶段,三个阶段耗时比约为7∶12∶6;空泡的扩张过程与收缩过程耗时比约为2∶1;空泡无量纲长度、无量纲直径和长细比均随着空化数的增大而减小。     

基于PCA与FCM的入侵检测样本数据压缩方法

采用行列双向压缩的数据处理策略,提出了一种基于主成分分析与模糊C-均值聚类算法的入侵检测样本数据压缩方法。该方法首先采用主成分分析法对数据冗余特征进行压缩,然后采用模糊C-均值聚类算法对冗余样本进行压缩,由此可挖掘入侵检测样本数据中的关键特征和关键样本。通过KDD CUP99数据集测试证明:数据双向压缩可减少入侵检测分类器的计算量,进而可提高其实时检测性能和检测推断的准确性。     

基于AHP算法的精确作战目标价值排序问题研究

针对精确作战中的目标价值排序问题,从战场实际出发建立了目标价值体系,并在此基础上应用AHP原理提出了目标价值排序的递阶层次结构模型．通过成对比较实现作战目标价值的精确排序,为指挥员基于目标价值的决策提供理论依据．     

基于双向启发式属性约简的战术决策建模研究

从预警机指挥引导的多机协同空战原则分析出发,针对超视距协同空战决策过程中的不确定性和不完备性问题,提出了一种不完备信息系统中的基于双向启发式属性约简的战术粗决策建模方法。首先考虑粗糙集决策过程中条件属性发生缺失或不确定的情况,根据扩展不完备信息概念建立了不完备决策信息系统的最优完备选择;其次基于分辨矩阵的属性约简算法,以属性频度的大小作为启发信息进行决策信息系统约简的双向选择,得出决策信息系统的最佳约简集合;然后依据使决策最有可能发生的原则,给出决策信息系统的最优选择,以该最优选择为代表提取出决策规则;最后根据软、硬杀伤结合使用的CGF实体超视距协同空战作战想定,建立了CGF实体综合战术决策模型,并通过作战决策实例对该方法的正确性和有效性进行了验证。结果表明：该方法能在作战态势信息不完备的情况下正确给出CGF实体综合战术行为。     

语义Web服务匹配方法分析

语义Web服务是实现数据和应用集成的一种有效机制。随着Web服务规模的快速增长,自动、准确地获取Web服务成为目前研究的热点问题。服务发现的关键问题是如何提高匹配算法的准确性和高效性。首先归纳了语义Web服务匹配的相关概念,然后总结了语义Web服务匹配算法的研究内容和目标,分析比较了语义Web服务匹配中基于相似度匹配、逻辑匹配和混合匹配三类主流算法的设计侧重点及性能,最后总结了全文并给出了下一步研究方向。     

抢险救灾非战争军事行动中应急资源调度网络的优化方法

抢险救灾非战争军事行动包括道路抢修和物资运输等任务,而这两类任务在灾后应急资源调度中存在关联性的影响,且面临路网结构可变及需求随机模糊等挑战,对此,提出了一种非确定性应急资源调度网络双层规划模型,设计了基于蒙特卡洛方法与遗传算法耦合的智能启发式求解策略.通过对典型情境下应急资源调度案例进行分析建模和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性.     

一种高分辨SAR层析成像方法

在城区建筑三维重建中,如何利用非均匀的少量观测数据,在保持方位向-距离向分辨率的同时实现高度向的高分辨成像是SAR层析面临的一个主要难题.在确定性点目标模型下,基于RELAX算法,提出了一种适用于城区建筑三维重建的SAR层析高分辨成像方法.与统计模型下的空间谱估计方法相比,该方法无需多视处理,能够保持方位向-距离向分辨率.与奇异值分解方法相比,该方法具有更优的高度向分辨能力.在仿真数据和Envisat-ASAR实测数据处理实验中,该方法的有效性得到了验证.     

基于改进多模滤波算法的控制系统故障诊断

应用分层多模自适应滤波算法对控制系统的故障进行诊断时,只能识别出故障的类型,如识别出是传感器还是执行器发生故障,并不能判定出故障的大小.提出一种改进分层多模自适应滤波算法,应用此算法可使分层多模自适应滤波算法不仅可以检测出控制系统的故障类型,而且能够确定发生故障的执行器局部故障程度.将此算法应用于某无人机控制系统的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性.     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。