基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法

针对在飞机进行易损性评估的过程中,因为目标数据的不精确而进行的模型简化,结合模糊数学理论和贝叶斯网络提出了基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法。介绍了模糊理论和贝叶斯网络的基本知识,以及基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估流程,并建立了基于某型飞机的模糊贝叶斯网络易损性评估模型,最后通过算例证明了该方法的合理性。     

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。     

基于杀伤链的动态重构作战网络抗毁性分析

作战网络的动态重构过程是其重要特征之一,从杀伤链的角度构建作战网络的动态重构过程,有利于提高作战网络的作战能力和抗毁伤能力。提出了基于杀伤链的动态重构作战网络抗毁性分析。描述了基于异质网络的作战网络模型和典型的杀伤链模型。从杀伤链角度给出了作战网络在节点失效过程中的动态重构策略,并提出了基于杀伤链的网络抗毁性指标。在方法研究基础上进行了案例分析。分析结果表明,动态重构作战网络的抗毁性高于无重构的作战网络,动态重构过程提高了作战网络的抗毁性。动态重构作战网络在度优先攻击策略下的抗毁性明显低于随机攻击策略下的抗毁性。该方法对于作战网络在动态重构下的作战能力评估和分析具有重要意义。     

生成对抗网络及其在无人系统中的应用

生成对抗网络(GAN)在无人系统多个层次上的应用提高了其智能化、自主化水平,具有巨大的应用价值和发展潜力。对GAN在无人系统技术中的应用进行了综合评述并且进行了展望。首先介绍了GAN的基本概念、训练方式和传统GAN的模型结构,并且从模型结构的变动、目标损失的变化以及适用的领域等方面详细介绍了深度卷积生成对抗网络(DCGAN)、循环生成对抗网络(CylcleGAN)、生成对抗模仿学习(GAIL)、序列生成对抗网络(SeqGAN)等GAN的8种衍生模型。接着概述了与无人系统OODA回路相关的智能感知、智能判断、智能决策、人机交互等方向上GAN方法的实际应用。最后基于无人系统共性技术的发展趋势,对GAN在无人系统的单体智能、多体或群体智能以及人机混合智能等方向上的应用进行了展望。     

算术映射交织器设计的改进

首先分析算术二次同余映射的原理 ,然后在此基础上对交织器的映射关系加以保奇偶序限制和移位运算 ,从而得到两个改进型的算术映射交织算法。通过仿真对改进型交织器的性能进行验证 ,结果说明在复杂度可比的情况下 ,改进后的交织器比传统分组交织器具有更好的译码性能。     

宽带正交解调器幅相一致性测量

基于数字示波器和网络分析仪 ,提出了两种测量方法 ,解决了宽带正交解调系统 I、Q幅度和相位误差的测量问题 ,比较了两种方法的优缺点 ,并成功应用于某 1 0 0 MHz带宽正交解调系统的测量和调试中。     

计算机通信网中的窗口体制分析

给出了计算机通信网中的窗体制描述 ,针对数据链路层和网络层运用的窗体制 ,分别进行了分析。讨论了不同层次上窗体制运用中的参数 ,列出了一种窗体制具体形式的程序流程图     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

网络文化对高校学生思想道德观念的冲击与对策

网络是一把"双刃剑",它在让高校学生充分享受到高科技带来的各种魅力的同时,也使学生的世界观、人生观、价值观受到网络文化的强烈冲击.因此,我们要从讲政治的高度关注思想文化教育网站的建设,积极应对网络文化的冲击,充分发挥网络的教育功能,拓宽教育领域,改变教育模式,用先进的思想、文化和信息占领网络文化阵地,营造健康向上的网络文化氛围,教育和引导高校学生树立正确的思想道德观念.     

美国海军利用信息革命

本文主要说明了网络中心战在未来海军作战中的重要意义,并详细地解释了网络中心战的概念。