改进的Fisher准则及其在语音聚类中的应用

针对传统的Fisher准则在聚类分析方面的不足,提出了一种新的修正的Fisher准则。通过重新定义类内方差,得出最大Fisher值与最佳聚类数目的对应关系,从而预测出最佳聚类数目。通过对语音库中语音段落的说话者组成结构进行分析,证明了修正后的Fisher准则能有效地优化聚类分析,并显著提高了说话者组成结构分析结果的精度。应用基于修正后的Fisher准则的LBG聚类算法,能为语音操控系统中无监督的说话人自适应提供更可靠的说话人模板库。     

C76、C78、C82、C84和C90的π电子磁化率

采用规范不变分子轨道方法,计算了Ｄ_２—Ｃ_（７６）、Ｃ_（２ｖ）￣－和Ｄ_３—Ｃ_（７８）、Ｃ_２—Ｃ_（８２）、Ｄ_２—和Ｄ_（２ｄ）—Ｃ_（８４）以及Ｃ_２—Ｃ_（９０）的л电子磁化率。其结果表明这些纯碳原子团簇分子具有较大的抗磁磁化率。反映出这些分子具有一定的芳香性及其л电子有较大的共有化运动程度。     

聚类分析法在通用装备保障训练考评中的应用

针对通用装备保障训练考评的特点,探讨了利用聚类分析法对通用装备保障训练考评成绩区分与排序,并给出了对通用装备保障分队的训练考评成绩进行区分与排序的实例。     

防空兵高炮武器装备退役的模糊聚类分析

针对高技术防空武器装备大量装备部队,旧有的装备面临着退役这一情况,对高炮武器装备退役的主要因素进行了分析,并给出了各因素的评估模型,运用模糊聚类方法对高炮武器的退役进行了量化分析。     

连续激光辐照InSb的热损伤研究

在建立高斯型连续激光辐照半导体材料InSb物理模型的基础上,采用解析解的形式计算了圆柱形InSb靶板的三维温度场。通过数值分析得出了在连续激光辐照时,InSb发生的是熔融损伤的结果,并计算出相应的损伤阈值。对理论计算与实验结论进行了比较,验证了理论模型的合理性。     

基于模糊聚类的入侵检测方法

分析了异常入侵检测存在的问题,研究了基于模糊聚类的入侵检测算法。该算法采用C-均值算法,通过训练数据聚类、异常聚类划分和行为判定等3个步骤实现异常入侵检测。试验采用KDD99数据进行了测试,证明该算法是可行和有效的。     

基于复杂网络的机群作战建模与仿真

机群作战已成为战争中的主要作战形式之一。而传统的作战模型,已经不适应其多任务驱动、多机种协作的机群作战特性。为此,以复杂网络为基础,提出了一种构造不同类型的节点连接的动态生成算法,构建了反映真实作战场景的网络描述模型,较好地呈现出了机群作战中的涌现性、模糊性等诸多性质。并提出了描述机群作战网络的统计特征量,通过破击仿真实验,得出了与战争事实相符合的结论,为未来研究机群作战体系效能评估打下了基础。     

船体分段模块装配工艺决策研究

针对船体装配工艺设计自动化程度低,影响船舶建造周期和建造质量等问题,设计了分段模块的装配单元决策系统,建立了分段模块装配信息模型,基于模糊数学理论,应用模糊聚类方法实现了分段模块装配工艺的自动编制.实例表明,该方法是合理的和可行的.应用该方法在较高的装配层次上实现了船体模块装配工艺的制定,为船舶模块化生产提供了有效的工具.     

UCAV空面多目标攻击三维轨迹规划技术

研究了单架无人作战飞机(UCAV)攻击多个地面目标的三维轨迹规划问题。首先,将问题形式化为一类特殊的旅行商问题(TSP),即带动力学约束的邻域访问TSP问题(DCTSPN)。其次,针对规划空间维度过高、搜索代价过大的问题,提出了一种基于概率路标图(PRM)的方法。该方法借鉴了基于采样的运动规划方法的思想,并结合多种组合优化技术,将原本连续状态空间中的轨迹规划问题转化为离散拓扑图上的路由问题。求解过程分为离线预处理和在线查询两个阶段。离线阶段采用Halton拟随机采样算法及Noon-Bean转换方法,将原问题转化为经典的非对称旅行商问题(ATSP);在线阶段根据战场态势的实时变化,快速更新路标图,然后采用LKH算法在线求解问题的近似最优解。为了保证生成的飞行轨迹满足平台的运动学/动力学约束,算法基于Gauss伪谱法构建了局部轨迹规划器。最后,以攻击时间最短为优化指标对算法进行了仿真实验。结果表明,本文提出的方法能够以较高的精度和在线收敛速度生成真实可行的、较优的多目标攻击轨迹。     

滑翔导弹再入拉起段弹道优化设计与制导

对滑翔导弹再入弹道进行了分段,根据再入拉起段的特性建立了弹道优化设计模型,认为导弹在再入拉起段弹道终点时应处于纵向力平衡状态,使用Gauss伪谱法进行了再入拉起段的能量最优弹道优化计算;利用基于伪谱法优化的弹道在线生成,实时产生控制指令,实现了再入拉起段的闭环弹道控制.仿真结果表明,Gauss伪谱法弹道优化具有精度高、计算时间短等特点,闭环弹道控制能较好地消除风、再入参数偏差等干扰的影响,具有应用于在线制导的潜力.