地磁场中海水绕回转体流动诱导电场的数值计算

给出了描写地磁场中海水绕回转体流动诱导的电场的基本方程、边界条件及其计算方法.在势流假定、忽略自由表面和海底影响的条件下,对绕兰金体(Rankine body)流场诱导的电场进行了数值计算.     

专家系统与军事应用

以军事专家系统为主线,阐述了专家系统在军事中的应用前景;分析了专家系统的基本情况及国外发展现状,归纳了人工智能与专家系统研究中的八个基础性应用课题;论述了人工智能在火控指控领域中应用的可能性,并提出了我国在人工智能研究中某些应注意的问题。     

人体静电极端值的分析研究

本文在讨论人体静电定义的基础上,分析各国报导人体静电极端值差异的原因,经理论分析和实验验证,给出人体静电电位的取值范围:10~(-2)～10~5V,并证明人体静电极端值60kV 是可信的.     

太阳风作用下航天器表面充电效应分析

针对太阳风等离子体中航天器的充电过程,基于欧洲航天局开发的航天器表面充电仿真软件,建立了航天器的数值计算模型,模拟了太阳风等离子体与航天器的相互作用,实现了不同表面材料时航天器表面电位以及尾迹结构的计算分析,给出了近日环境下航天器周围的空间电位结构以及等离子体密度分布情况。研究结果表明:表面材料的选择将影响空间势垒深度以及尾迹结构,表面充电至更低电位的表面材料具有较小尾迹区域;航天器向阳面电位分布主要由光电子以及二次电子主导,而背阳面的电位分布则主要受到尾迹效应的影响。以上结果对太阳风环境航天器探测和评估等相关工作以及工程研究具有一定的理论参考价值。     

认知电子战综述

认知电子战通常被定义为以具备认知性能的电子战装备为基础,注重自主交互式的电磁环境学习能力与动态智能化的对抗任务处理能力的电子战形态。自其被首次提出以来,以其感知准、推理强、决策快的优势备受国内外研究学者广泛关注。随着人工智能新理念、新技术、新应用的不断涌现,认知电子战步入崭新的发展阶段。为捕捉其未来发展方向,从人工智能角度出发,总结并丰富了认知电子战概念内涵,梳理认知电子战的发展脉络及外国典型项目,搭建认知电子战系统框架及架构,从感知、判断、决策等方面对认知听电子战关键技术进行了全面系统综述,并总结了认知电子战面临的挑战和发展趋势。     

基于人工神经网络的人员安全疏散反应时间研究

主要研究了基于Levenberg-Marquardt算法的人工神经网络的火灾时人员疏散反应时间的可靠性和可行性。首先介绍了人员疏散现状调研和LP神经网络背景特点,然后将问卷调查、疏散演练基于同一平台,建构人员疏散反应数学模型,最后通过LP神经网络进行实际测试和分析,验证了人员疏散反应时间数学模型的可靠性。     

运用科学计量学的人工智能安全技术评估

面对智能化时代的巨大进步,人工智能安全逐渐成为备受关注的议题。以Web of Science数据库收录的核心论文为研究对象,运用科学计量学方法和可视化技术,对包括国家、机构在内的研究力量分布以及热点、前沿和所涉学科在内的主题内容进行分析和总结。针对潜在的人工智能安全议题,构建定性分析框架,对人工智能安全进行定性定量结合的分析,对人工智能安全技术发展进行初步探索与评估。     

人工神经网络在管理信息系统中的应用

在传统管理信息系统的基础上,增加专家系统模块,即基于人工神经网络技术的预测分析模块,完成复杂的非线性预测以提高MIS智能化、自动化水平。该模块选用反向传输(BP:BackPropagation)神经网络模型来实现,通过网络的自适应学习和训练,找出输入和输出之间的内在联系,从而求得问题的解答。利用该专家系统对出版社图书市场销量进行预测。结果表明:该方法性能好,可作为预测图书售量的一种有效手段。     

高新装备复合式预防性保修风险模型

结合高新装备保修需求,引入复合式预防性保修策略,以"定期更换周期内辅以功能检测"这种典型复合维修工作为例,从安全性影响的角度分析了装备的故障发生情况,并建立了其故障风险数学模型。在此基础上,通过算例给出了所建模型的应用方法,研究了该策略下决策变量对故障风险的影响,并分析了模型的通用性。     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。