基于系统分层与故障树的故障诊断方法

提出了一种新的故障诊断与定位方法 ,该方法利用产品在结构和功能上具有一定层次的特点进行结构和功能的分解 ,这样将故障缩小在一定的功能范围内 ,然后在一个较小范围内利用故障树进行诊断和故障定位。该方法比较适合于电子系统的故障诊断和定位 ,具有简洁、高效的特点。     

区域目标搜索中基于改进RRT的UAV实时航迹规划

在线自主航迹规划是无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAV)执行区域目标搜索任务的有效保证.针对UAV区域搜索中航迹规划的实时性要求,提出了一种固定搜索模式和动态搜索模式相结合的UAV自主航迹规划框架.在快速扩展随机树(RRT)方法的基础上,通过改进随机扩展树的节点选择和引入启发式信息,提出了基于改进RRT的UAV实时搜索航迹规划算法,该算法能够有效降低在线航迹规划的时间代价和扩展节点数.仿真实验结果验证了本文方法的有效性.     

VNS和SA相结合的指挥控制资源部署

针对指挥控制资源部署问题,引入任务复杂度来定义决策实体的工作负载,并建立以最小化决策实体工作负载的均方根为目标的优化模型。针对传统的层次聚类法容易陷入局部最优,提出了一种变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)和模拟退火(Simulated Annealing,SA)相结合的具有全局性的求解方法,使用VNS进行全局寻优,使用SA对VNS中的邻域进行局部寻优。最后通过一个联合作战案例的平台调度方案,验证了所提方法的优越性。     

基于Markov状态转移的动态可靠性分析

基于系统的马尔可夫性假设,对系统状态进行适当的离散化处理,利用状态转移方法来描述系统的动态随机过程.在求得状态转移矩阵后,再建立离散动态事件树,来求得系统故障概率.用此方法具体分析了水位调节系统.     

战场损伤分析过程研究及其应用

以某型火炮为例,详细介绍了利用基本功能项目分析、损伤模式及影响分析、损伤树分析及损伤定位分析等技术进行战场损伤分析的过程,阐述了各技术在分析过程中相互支持的关系,说明了它们在损伤评估系统中的应用,最后指出了分析过程中存在的一些问题。     

多特征空间下的支持向量机及其在图像识别中的应用

分别在主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和线性鉴别分析(LDA)所构造的特征空间下用模糊支持向量机(FSVM)进行人脸识别。同时,提出了一种改进的FSVM方法,即利用FSVM和多叉决策树相结合的思想来设计人脸分类器,从而使FSVM分类器的速度得到了大幅度的提高。通过在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法是有效的。     

麒麟操作系统层次式内核设计技术

麒麟操作系统是高性能、高安全的国产服务器操作系统,自主设计了层次式内核结构,由基本内核层和系统服务层组成.基本内核层负责硬件初始化,并提供基本的存储管理和任务管理,系统服务层基于FreeBSD改进,提供UFS2文件系统和BSD的网络协议.详细阐述了麒麟操作系统层次式内核的结构,然后采用标准的Benchmark对麒麟操作系统进行了基本性能测试,测试结果表明层次式内核结构的麒麟操作系统与宏内核结构的UNIX类操作系统性能相当,最后探讨了麒麟操作系统层次式内核结构的特点和下一步发展思路.     

一种舰船目标一维距离像识别的新方法

提出了一种基于傅里叶-梅林变换和二叉树支持向量机相结合的舰船目标一维距离像识别方法。该方法充分利用了傅里叶-梅林变换具有的时移与尺度不变性和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能。针对多类舰船目标的识别,提出采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。对4类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法具有较高的识别性能、较快的识别速度。     

基于支持向量机的多分类军事目标识别应用

针对现代战场信息化程度的不断提高,电磁环境日趋复杂,侦查目标难以准确地识别情况,提出了运用支持向量机多分类器对军事侦查目标进行有效识别.结构风险最小化地支持向量机分类方法是小样本情况下统计机器学习的经典,具有速度快、泛化能力强等特点.用该算法建模军事目标的识别问题,达到了较高的识别准确率.所以应用在对侦查目标的识别上具有良好的效果,在军事应用上有较广阔的前景.     

基于最大后验风险的多层Bayes方法

为了对指数型产品进行可靠性鉴定,首先给出了失效率的多层先验分布,然后从最大后验风险的角度,运用Bayes方法,制定出可靠性鉴定试验方案.按照此鉴定试验方案,缩短了试验时间,从而降低了鉴定试验所需的费用.