聚类方法在污水处理软测量中的应用机理研究

通过对污水处理过程建立多神经网络模型的可行性研究以及对活性污泥微生物的生长繁殖规律分析,得出在污水处理工程中采用基于聚类方法的多神经网络建模的理论依据,试验表明多神经网络的扩散常数同类半径相当接近,预测精度较高,证实了聚类分析的正确性.分析了可能影响模型精度的原因,指出采用在线实时算法是未来的研究方向.     

基于Markov决策支持系统的坦克排作战效能预测

分析了Markov模型的一般预测过程,建立了一种基于Markov决策支持系统的作战效能预测分析模型,根据坦克排在担负不同作战任务时的特点,给出了坦克排作战效能预测分析的应用实例,预测分析的结果表明,该模型能够对作战态势做以正确的预测,有利于指挥员更好地进行兵力部署,发挥坦克排作战的最佳效能.     

Cocast：一种基于传感器的分布式网络距离预测任意播算法

针对Internet环境中基于网络坐标估计节点间网络距离的问题,提出了一个利用任意播机制分布式的网络坐标预测算法Cocast:所有用户节点均加入一个结构化Peer-to-Peer对等网;对等网中任意的节点均可以发送网络坐标任意播查询消息,该消息被转发到多个负责坐标计算的用户节点,这些用户节点分布式地预测消息发起节点坐标,最终消息发起节点获得一个综合的坐标位置。Cocast基于网络坐标任意播选择提供位置估计的用户节点,利用层次化网络嵌入预测坐标位置,借助位置融合传感器机制过滤恶意节点的影响。实验表明Cocast具有可扩展、快速收敛、渐增精度、抗恶意节点破坏等优点。     

一种自导鱼雷发现概率变化趋势预测方法

针对自导鱼雷发射前预知鱼雷发现概率随发射态势变化趋势的需求,提出了一种自导鱼雷发现概率变化趋势预测方法。根据现时刻攻击态势构建鱼雷发射态势预测模型,生成后续鱼雷发射态势序列;基于正态分布原理进行目标散布处理,并分别提出面积比值法和长度比值法计算声自导和尾流自导鱼雷单个发射点发现概率计算方法;综合以上处理方法,计算自导鱼雷未来一段时间内连续发射态势点的发现概率,生成变化趋势。最后,采用典型的发射态势对自导鱼雷发现概率变化趋势预测结果进行了测试验证。     

残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

BP组合预测方法在维修保障费用预测中的应用

通过对时间序列预测方法和回归分析原理的分析,建立了适用于武器装备维修保障费用的BP网络组合预测的时间序列多输出模型,并结合某型装备多年的维修保障费用,进行了预测数据仿真,得出的结果与实际的数据相比误差较小,具有较大的理论价值和实际的军事价值,有利于提高维修保障费用的效益,有利于实现装备的优良效费比。     

一座小型建筑空调动态负荷的ANN预测研究

人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种崭新非线性建模和预测方法,具有良好的非线性品质和极高的拟合精度。在前人研究的基础上,针对一座小型建筑物建立了其空调动态负荷预测的BP模型。为克服常规BP训练算法的缺陷,提出了一种改进的遗传搜索算法,结果证明是一种高效实用的算法。     

警卫预测简论

我国改革开放以来在社会主义市场经济体制形势下,公安警卫工作面临的许多新情况、新问题,特别是在警卫工作中经常遇到的临时动议、临时旨意和随意性、从属性等实际情况,警卫指挥员要适应新时期警卫工作的需要．不断实现由经验预测向科学预测,变被动为主动。实施正确的组织指挥和科学决策。提出警卫预测过程中的相应对策。     

自行火炮内燃机故障先期预测中的仿真应用

通过对自行火炮内燃机汽缸工作过程进行建模 ,并应用质量损失函数 ,对其未来工作过程进行仿真 ,获得其未来工作参数 ,为对内燃机进行故障先期预测打下基础     

一种基于“GM(1,1)”模型的火炮初速灰预测方法

火炮初速量测是火炮进行弹道准备中的一项重要内容,运用灰色理论探讨火炮初速预测问题,既有利于提高火炮射击精度的修正,又有利于进一步完善火炮初速测量雷达的使用操作和改进设计。针对火炮初速随机变化的特点,基于灰色理论中的GM(1,1)模型,构建火炮初速灰预测模型,确定预测结果精度检验方法。最后通过一应用实例验证了该方法具有一定的合理性与实用性。