ep散射中极小x区域的量子饱和现象

利用建立在超杨-米尔斯理论基础上的胶子量子态饱和模型及Peterson璨夸克碎裂函数,在色玻璃凝聚理论框架下研究了ep（electron proton）深度非弹性散射中的D-介子产生。计算发现：在LHeC（Large Hadron-electronCollider）能量下,小Q2区域会出现极小Bjorken-x区域的璨介子产生截面不依赖于x变化的现象。就LHeC能量下D-介子产生截面随横向动量变化的实验现象给出了理论预言,理论结果将被即将运行的LHeC实验检验。     

RBF神经网络的C4ISR系统效能评估

针对当前效能评估方法存在人为因素干扰的问题,并考虑到RBF网络具有收敛速度快,无局部极小优点等优点,建立了基于RBF网络的C4ISR系统效能评估模型.模型采用K-均值聚类算法确定隐层节点数据中心和扩展常数;用最小二乘法进行输出层权值的修正;为防止病态,用目标总函数动态地确定隐节点的个数.最后,将得到的结果和BP网络输出...     

采用弹道修正技术的红外干扰弹性能优化

针对弹道修正弹的高维非线性特性导致的性能优化难题,改变概念设计阶段传统的串行设计方式,提出了一种基于实验设计(Design Of Experiments,DOE)和响应面(Response Surface Methodology,RSM)的智能优化算法,定义基本的弹丸结构模型以及相关的设计参数.在DOE的基础上,将设计...     

多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。     

融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分;根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。     

Real-time prediction of projectile penetration to laminates by training machine learning models withfinite element solver as the trainer

Studies on ballistic penetration to laminates is complicated, but important for design effective protection of structures. Experimental means of study is expensive and can often be dangerous. Numerical simu-lation has been an excellent supplement, but the computation is time-consuming. Main aim of this thesis was to develop and test an effective tool for real-time prediction of projectile penetrations to laminates by training a neural network and a decision tree regression model. A large number of finite element models were developed;the residual velocities of projectiles fromfinite element simulations were used as the target data and processed to produce sufficient number of training samples. Study focused on steel 4340tpolyurea laminates with various configurations. Four different 3D shapes of the projectiles were modeled and used in the training. The trained neural network and decision tree model was tested using independently generated test samples using finite element models. The predicted projectile velocity values using the trained machine learning models are then compared with thefinite element simulation to verify the effectiveness of the models. Additionally, both models were trained using a published experimental data of projectile impacts to predict residual velocity of projectiles for the unseen samples. Performance of both the models was evaluated and compared. Models trained with Finite element simulation data samples were found capable to give more accurate predication, compared to the models trained with experimental data, becausefinite element modeling can generate much larger training set, and thus finite element solvers can serve as an excellent teacher. This study also showed that neural network model performs better with small experimental dataset compared to decision tree regression model.     

坦克稳定器的神经滑模控制方法

针对坦克稳定器这一类非线性和不确定性的复杂控制对象,提出一种神经滑模控制方法。该方法将滑模控制与神经网络相结合,解决了控制系统跟踪性能和鲁棒性能之间的矛盾。系统中的滑模控制器保证了系统的快速跟踪性能;而神经网络具有很强的自学习功能,通过学习能够保证系统的稳定性,同时可对扰动和参数变化进行有效的抑制补偿,从而在不牺牲系统鲁棒性的同时达到削弱抖振的目的。从理论上证明了滑动平面的稳定性,并且通过仿真验证了该结果。仿真结果表明该设计方法优于经典设计,为实际设计提供了一种可行的新方法。     

一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法

从理论上分析了变换域数字水印嵌入和提取过程,研究了图像处理和攻击对水印产生破坏的机理,并在此基础上提出了一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法。实验证明,该算法对各种常见攻击具有较强的鲁棒性。     

近程防空武器网络化跟踪系统

研究多探测器航迹滤波与互联新技术与新方法,把数据融合的基本理论和计算机网络技术应用于近程防空武器的跟踪系统中,得到了近程防空武器网络化跟踪系统的框架.应用数据融合和计算机网络技术可以提高近程防空武器的使用效率.     

基于小波网络的非线性系统辨识研究

小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性.