自蔓延高温合成基础理论研究进展

通过对自蔓延高温合成技术的发展及应用领域的介绍 ,重点阐述了自蔓延高温合成中燃烧理论及热力学与动力学核心内容 ,并介绍了该技术领域中不同的基础理论研究方法。     

目标网络分层描述与自修复机制研究?

针对目标网络分层建模与自修复机制问题展开研究。首先建立了分层次的作战目标网络模型，在此基础上提出六种维度的指标以评价作战目标网络在攻击前后能力的变化情况；其次，从预警网络层、火力网络层、指控网络层分析探索作战目标体系在遭受攻击后的最优自修复策略；最后，通过模拟攻击实验仿真分析上述自修复机制的可行性。实验结果表明该目标网络的自修复机制相比传统方法，能够更好地发挥剩余节点的作战效能。     

舰艇对空自防御系统集成优化方法

舰艇对空自防御系统的集成优化设计是提高系统使用性能的重要途径，系统地分析了舰艇对空自防御系统集成优化的总体思路和主要工作内容，提出了采用开放式体系架构和基于公共计算服务环境技术的舰艇对空自防御系统集成优化方案。     

基于案例推理的指挥实体任务规划高维解空间适应性问题研究?

利用案例推理对指挥实体任务规划过程中决策问题求解方法的修正过程是该方法推理过程中最困难的阶段，尤其当决策问题解空间是多维的情况下。讨论了指挥实体任务规划过程中高维决策空间的修正问题，并提出了可行的解决方法。首先，利用自组织匹配法清晰展现问题空间与决策空间的映射过程，然后，利用反向传播神经网络分析匹配结果间的相关性问题，最后，选取一个简化的军事剧情对该方法的合理性进行验证。     

基于相关参数的自修正飞行数据估计方法

提出了自修正的数据估计方法.用待拟合参数及相关参数组成多阶数据矩阵,利用递归神经网络对数据矩阵中缺失数据进行初次多阶拟合;利用滑动窗口,在历史数据矩阵中进行相似模式搜索,以相似度作为权重系数,对初次拟合结果进行加权修正.分析证明,该算法的最差、最好复杂度分别达到了理论最好结果.从仿真结果可以看出,自修正算法数据拟合结果误差较之单纯神经网络拟合更小,估计精度更高.     

PH分布参数估计的确定性退火加速EM算法

针对连续PH分布参数估计标准EM算法迭代速度慢和初值敏感易陷入局部最优化的问题,首先引入逆温因子和加速因子两参数改进算法,提出了确定性退火加速EM算法;然后,进行了详细的理论推导,给出了PH分布参数估计的具体步骤;最后,利用算例对两类典型分布和一组某装备维修时间的实际数据进行拟合,验证了改进算法的全局最优性和较快的收敛速度,拟合效果和迭代加速情况也验证了该算法的有效性和通用性。