基于深度置信网络的火炮炮口振动预测研究

火炮炮口振动数据准确预测后,可以对火炮随机振动误差进行补偿,对高机动条件下提高装备火控系统的精度具有重要意义。机器学习方法的进步为提高数据预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度置信网络的火炮炮口振动预测模型,通过定义阶段、预处理阶段、训练阶段、测试阶段和评价阶段5个阶段,对火炮炮口振动数据进行了预测。结果表明,深度置信网络对炮口振动数据预测可以根据历史数据提取更丰富的数据特征,相较于传统BP神经网络,可以达到更好的预测精度。     

基于注意力机制的兵棋对抗态势预测方法

以不可观察算子实时位置预测为例进行兵棋对抗态势预测方法研究。训练基于注意力机制的陆战场战术级兵棋不可观察算子实时位置端到端预测模型。对高维离散兵棋态势特征进行低维嵌入,用多头自注意力机制学习特征交叉,通过把兵棋地图的各个六角格视为单独的类,将算子位置预测转化为稀疏特征下的多分类问题,达到33.47%的top＿1预测准确率,相较其他模型至少提高2.57个百分点,并具有良好的可解释性。     

新兵适应期克服自卑心理的案例分析

相传在古希腊圣城德尔菲的阿波罗神庙上刻有三句箴言,其中最著名的便是“认识你自己!”人的一生都是在不断地认识自我的过程中发展的。每名初入军营的战士在新兵适应期都要完成从认识自我到接受军事实践考验,再到超越自我、重塑自身形象、提升个人能力的过程。因此,在新兵适应阶段首要的心理发展任务,就是正确地认识自我。下面结合案例,谈谈新兵适应期最容易出现的自卑心理。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

载人航天器自主故障诊断与预测技术研究进展综述

载人航天器的自主化和智能化使其探索空间和飞行任务范围不断扩展,是主动应对未来太空军民融合领域变革的重要手段。对载人航天器自主健康管理技术这一热点领域的研究进行了综合评述,并对未来研究进行了展望。首先,在阐述载人航天器自主健康管理技术基本概念的基础上提炼了其体系框架;其次,分析总结了载人航天器自主故障诊断与预测技术的研究现状;然后,探讨了研究进展与挑战;最后,从故障机理、智能技术和预测评估三个层面对发展趋势进行展望。综述表明,失效机理和故障模型都还需持续进行研究,以混合智能技术为核心的自主故障诊断与预测技术有望取得突破,进一步发展面向可重复使用载人航天器的准确诊断和预测技术。     

导弹系统电磁兼容预测初探

基于"电磁拓扑"和"电磁屏障"概念,应用"电磁拓扑-图论混合技术"详细阐述了导弹系统的电磁拓扑描述及电磁干扰相互作用关联图,并分析了针对导弹武器系统应用电磁拓扑图论法的基本步骤。     

舰载点防御的崭新前景－未来点预测问题及其重要性

反舰导弹的威胁通过一系列的改进正处在持续不断和危险的发展中,这些改进被逐步引入到四个主要方面.它们包括物理/机械方面(更坚固的导弹弹体、弹头和其它关键部件的装甲保护、以及不敏感炸药的采用);电磁方面("隐形"特征、改进的电子抗干扰设备和更精确的制导算法);作战使用方面(饱和攻击和/或极短距离攻击、沿海地物杂波以及海上运输的存在);以及运动方面(速度和/或机动性的显著提高,尤其在弹道未端阶段).     

一种解决预测问题的新方法及其应用

本文在分析灰色预测和马尔科夫链预测优缺点的基础上,提出了用灰色马尔科夫链解决预测问题的方法并建立了数学模型,最后以我院二年级本科生英语四级通过率为例说明了其应用。     

长江三峡船闸高边坡长期变形预测研究

本文探讨了长江三峡船闸高边坡长期变形预测问题。应用粘弹性理论和反分析方法建立了基于现场位移测量的流变模型识别、流变模型参数确定和边坡体,长期变形预测方法。并且进行了预测计算。