基于证据聚类的多源传感器证据组合研究

在分析D-S证据组合公式所存在问题的基础上,根据聚类分析思想,提出了对证据进行聚类加权的证据组合方法.该方法将较为相似的证据归为一类,根据聚类结果对证据有区别地进行组合,不同类之间的证据根据聚类距离进行加权后组合,同一类证据按一种加权证据组合公式组合.应用到目标识别系统后使其性能在一定程度上得到改善.最后通过计算实例表明算法是有效的.     

雷达网威力仿真中的复杂区域图形处理算法

以实际阵地环境下的雷达网复杂探测区域为研究对象,提出了雷达单元平面探测复杂区域填充的"橡皮擦"算法,雷达网平面探测区域面积计算、边界提取算法.并进行了仿真验证,仿真结果表明了算法的有效性,可广泛应用于雷达网威力仿真及其他相关领域中.     

防空火力单元射击有利度计算方法研究

针对现代防空作战火力分配的实际需要,在确定防空火力单元可射击系数的基础上,对影响防空火力单元射击有利度的指标进行分析,结合防空作战的实际情况,介绍了计算射击有利度的一般步骤。该算法有效克服了传统射击有利度算法的不足,较好地实现了射击有利度的计算。     

一种抗电子干扰体系探测资源管控预案设计算法

针对抗电子干扰体系探测资源管控预案设计问题,首先根据由多雷达组成的体系级预警装备探测资源管控与抗电子干扰任务的特点,考虑多种实际约束条件,构建了抗电子干扰体系探测资源管控预案设计模型;然后,为了解决该模型规模大和求解复杂的问题,提出了一种基于量子计算的改进杜鹃鸟搜寻优化算法;最后,实例验证了所提算法的有效性。实验结果表明:该算法相比传统算法收敛速度更快、寻优能力更强,为设计智能化的预案提供了一种方法和手段。     

神经形态器件现状与未来

为解决现有冯·诺依曼计算机面临的低智能、高能耗、低容错等问题,"类脑计算"应运而生。"类脑计算"借鉴大脑的体系结构和信息处理方式,基于神经形态器件构建逻辑与存储相融合的计算硬件,旨在实现更为灵活和智能的信息处理与计算模式。在阐述"类脑计算"起源与发展现状的基础上,研究了人脑神经网络信息处理机制,重点介绍了神经形态器件的研发态势。神经形态器件作为类脑计算芯片和系统的基本组成单元,对于类脑智能的实现至关重要,因此研发能够高精度模拟生物突触、神经元信息处理功能的微纳器件是当前的研究热点。     

基于忆阻器的存储与计算融合理论与实现

存储与计算融合是发展下一代高性能并行计算架构的颠覆性思路。基于忆阻器的非易失性逻辑运算是实现存储与计算融合的有效途径,近些年受到学术界和工业界的广泛关注。从通过忆阻器实现逻辑运算的非易失性、逻辑完备性和计算复杂度角度出发,综述了忆阻器存储与计算融合理论及实现技术的研究进展,重点介绍了基本布尔逻辑实现原理、复杂逻辑门构建技术以及存储与计算融合架构,并展望了亟待攻克的关键问题和未来发展方向。研究表明,我国应抓住忆阻器信息器件和计算架构难得的发展机遇,推动忆阻器存储与计算技术在军民领域的成熟与实用化。     

基于战争成本—收益计算的国防支出决定模型

国防支出是国防建设的资源投入和基本保障。如何确定国防支出的比例或规模既是国家决策者关心的重大现实问题,也是国防经济学研究的最基本问题之一。与以往研究不同,文章创造性地从战争成本—收益计算的视角出发,构建了一个基于本国武器装备杀伤系数的决定国防支出比例的基础模型;并在此基础上,通过逐步引入抵抗外敌入侵的自毁系数、敌国武器装备对本国进攻与防守能力的抵消作用、敌国武器装备使本国武器装备数量的失效作用、敌国攻击本国的获胜概率等变量对模型进行扩展;最后通过跨期模型加以动态化,说明在长期均衡状态下国防支出的变化趋势。通过这些模型的构建和求解,我们得出:一国国防支出的比例(或规模)主要取决于该国武器装备的杀伤系数、自毁系数、敌国国防支出、敌国获胜概率、本国的国民财富、经济增长率和武器装备折旧率等因素。这为在实践中安排好一国的国防支出提供了十分有益的参考。     

一种导弹机动发射平台生存能力计算模型

在采用自我防护措施的前提条件下,构造了导弹机动发射平台作战过程的结构运行图,利用(0-1)节点和阈值建立了生存概率数学模型.针对具体求解过程,以被发现阶段为例,提出了计算实际效率的一般方法,并进行了一定的数据验证.