抑制成像数据噪声的模糊多目标算法

以模糊数学和决策理论为基础,通过建立成像数据模糊指数函数及平方误差 模糊指数函数,提出了一种称为模糊多目标优化的新的算法模型,对成像数据的噪声进行抑 制实现数据优化。实验结果表明,所提出的模糊多目标优化算法模型有较强的抑制噪声能 力,理论和实验有较好的一致性。     

金属化聚丙烯膜脉冲电容器过载特性研究*

脉冲电容器作为爆磁压缩激励电流源的储能元件之一,通常要求单次可靠运行。正是由于单次运行,为脉冲电容器的过载工作提供了极大的可能。过载工作的电容器与额定电容器相比具有体积小、重量轻的优点,可实现爆磁压缩激励电流源的紧凑化。本文研究了不同温度下国产金属化聚丙烯膜脉冲电容器的过载特性,如过载运行的储能密度,放电电流及可靠度等。实验表明：在-45℃~60℃范围内过载运行这种电容器,其储能密度可达额定储能密度的1.8倍,同时在0.95的置信水平下,其过载运行的可靠度单侧置信下限为0.9,可以实现稳定可靠运行。     

一种面向语义正确性的关系数据库访问方法

从异构关系数据源中获取语义正确的信息是当前利用数据资产辅助决策所面临的一大难题.为解决这一问题,提出了一种研究面向语义正确性的关系数据库访问方法(SCORDA).SCORDA方法采用DL -LiteNOWL本体作为支持数据访问任务的概念视图,在本体的表达能力和推理复杂度之间做了一定折中;SCORDA方法通过LAV+ GAV的映射方式建立本体与关系数据源之间的语义关联,兼顾了模式异构和阻抗失配问题;此外,SCORDA方法采用了一种动态ABox结构,即时从异构关系数据源中恢复虚拟对象,并且利用动态ABox进行实例检测推理任务,通过本体的模型语义来保证数据访问的正确性.通过原型系统验证了该方法的可行性.     

改进层次分析法在空面多目标攻击排序中的应用

建立了考虑目标的威胁、政治价值和经济价值属性的空面多目标攻击排序综合价值评估指标,应用模糊多属性理论和G.A.Miller九级量化理论对目标综合价值进行量化.建立了机群多目标攻击排序模型,采用熵值法求取各属性的权重从而构造判断矩阵,在此模型的基础上运用改进的层次分析法求解空面多目标攻击排序矩阵,从而为驾驶员的战术决策提供依据.     

空地协同反干扰目标交叉定位融合算法

传统双站交叉定位精度较高,但在基线及其延长线无法定位且在基线附近定位误差迅速增大;预警机测高交叉定位可实现全空域定位,但定位精度不高.针对这两种定位方法的优缺点,提出了基于传统交叉定位和预警机测高交叉定位的距离解算加权融合算法,并进行了仿真分析比较,证实了算法的有效性.     

隶属度信息辅助的红外多目标模糊关联算法

针对红外多目标跟踪,利用红外序列图像中目标隶属度信息建立改进的多目标关联算法。该算法是基于模糊c均值聚类方法,以红外目标运动状态和背景环境变化引起的红外目标隶属度信息变化为选择门限,适时切换算法赋值策略,以提高特殊环境下多目标关联的适应性。通过仿真对比证明了该方法具有更好的跟踪精度和稳定性。     

武警院校军事学研究生导师指导存在的问题及对策

武警院校军事学研究生导师指导存在着责任心不够强、平时指导有限、指导能力欠缺、群体作用发挥不够及相关政策保障不到位等问题。应采取有效措施激发导师的热情,提高导师的学术能力和指导能力,发挥好导师的群体作用。     

弹载星敏感器应用方案比较研究

简述了弹载星敏感器几种应用方案的原理,从视场大小、导航星等、观星方式、像元分辨率、三轴姿态精度、动态性能、惯性基准误差分离等方面分析、比较了各种方案的优缺点.除平台方案外,捷联星图方案和单(双)星方案的技术参数相当,动态性能均有待提高.星图方案较单(双)星方案在2个方面占优势:一是星图方案不要求调整星敏感器光轴对准导航星,星跟踪算法等技术能快速识别星图;二是星图方案可同时、连续观测6～8颗星,解算出弹体三轴姿态,可以采用先进的滤波技术准确地分离惯性基准误差.     

基于GA-SVDD的轴承性能退化评估

为解决因机械设备轴承损伤导致机械故障而无法正常工作的问题,提出了一种基于GA-SVDD的轴承性能退化定量评估方法。该方法采用遗传算法优化选择特征参量,并建立SVDD超球体模型,运用SVDD距离评估轴承的性能退化程度。实验分析表明：该方法能够有效地对轴承性能退化过程的细节进行描述,实现对待测样本退化程度的定量评估。     

基于外弹道算法的C-RAM火控处理技术

本文针对RAM目标的特点,在敌方射面坐标系建立了目标运动模型,并利用此弹道微分方程建立目标状态方程和量测方程,在得到RAM目标的火控滤波数据后,利用弹道质点运动方程预测求取飞行时间后的目标未来点,从而提高了火控系统对RAM目标的解算精度。通过仿真计算,验证了此处理方法的有效性。该论文的主要内容是从工程实践中的总结,有一定的创新性。