基于改进人工鱼群算法的WNN优化设计

针对人工鱼群算法优化设计小波神经网络(WNN)的缺陷,引入了视野范围与步长的自调整策略,以提高搜索效率和收敛速度。改进后的人工鱼群算法可在WNN的搜索空间中同时确定参数初始值和隐节点数。仿真实例验证了其有效性。     

系统误差下的模糊航迹关联方法

航迹关联对航迹融合结果具有决定性影响。为了解决组网雷达存在系统误差情况下的航迹关联问题,采用归一化的方法,构造了一种新的隶属度函数,采用模糊方法进行航迹关联,该算法简单易于实现,可以准确地实现密集目标的航迹关联。仿真结果显示了该算法的有效性。     

舰船维修器材保障点选址决策模型及算法

传统的最大覆盖选址模型没有考虑对服务半径外的需求点的满足和服务时间的响应,而在舰船维修器材保障中,不论需求点到保障点的距离是否大于服务半径,都应对其进行保障服务,且在保障过程中要满足保障时间控制在不影响舰船正常维修任务时间内。针对此问题,运用广义最大覆盖选址模型和时间满意度函数,构建基于时间满意的广义最大覆盖选址模型,并运用一种混合算法———基于遗传模拟退火算法的BP算法对模型进行求解。最后,运用该算法对实例进行了分析计算,计算结果验证了该算法的有效性。     

基于AHP算法的精确作战目标价值排序问题研究

针对精确作战中的目标价值排序问题,从战场实际出发建立了目标价值体系,并在此基础上应用AHP原理提出了目标价值排序的递阶层次结构模型．通过成对比较实现作战目标价值的精确排序,为指挥员基于目标价值的决策提供理论依据．     

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。     

遥控武器站总体结构参数优化研究

为减小遥控武器站炮口扰动以提高射击精度,建立了遥控武器站部分机构参数化三维模型、有限元模型和刚柔耦合动力学模型。基于多学科集成优化软件ModelCenter进行了系统集成,以减小炮口扰动为目标,建立了遥控武器站总体结构参数优化模型。采用多目标遗传算法对总体结构参数进行了优化,优化后炮口振动状况明显改善,与位移相关的起始撼动和与速度相关的起始扰动分别较原方案降低了17.05%和19.04%。     

基于双向启发式属性约简的战术决策建模研究

从预警机指挥引导的多机协同空战原则分析出发,针对超视距协同空战决策过程中的不确定性和不完备性问题,提出了一种不完备信息系统中的基于双向启发式属性约简的战术粗决策建模方法。首先考虑粗糙集决策过程中条件属性发生缺失或不确定的情况,根据扩展不完备信息概念建立了不完备决策信息系统的最优完备选择;其次基于分辨矩阵的属性约简算法,以属性频度的大小作为启发信息进行决策信息系统约简的双向选择,得出决策信息系统的最佳约简集合;然后依据使决策最有可能发生的原则,给出决策信息系统的最优选择,以该最优选择为代表提取出决策规则;最后根据软、硬杀伤结合使用的CGF实体超视距协同空战作战想定,建立了CGF实体综合战术决策模型,并通过作战决策实例对该方法的正确性和有效性进行了验证。结果表明：该方法能在作战态势信息不完备的情况下正确给出CGF实体综合战术行为。     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。