基于历史数据挖掘的战场气象环境数据模糊预测算法

现代模拟仿真训练过程中,对于虚拟战场气象环境的仿真,大多采用重现训练场地某一段历史战场气象环境数据的方法.而战场气象环境预测大多为通过数据挖掘技术预测未来短期的气象数据,缺乏长远的预测方法.针对上述缺点,对战场气象环境历史数据进行处理,给出了一种基于历史数据挖掘的未来战场气象环境数据模糊预测的算法.     

基于变分模态分解的非稳态备件需求预测方法

备件需求量的预测是备件配置的重要内容,针对当前装备备件需求非稳态的特点,提出一种基于变分模态分解的备件需求预测方法.运用变分模态分解将非稳态备件需求序列分解为若干模态分量,引入模糊熵的概念,将周期性、随机性和长期性特征明显的模态分量进行有效聚合,提高计算效率,进而运用预测效果较好的径向基神经网络预测法对聚合后的模态分量分别进行预测,将各分量预测结果进行整合形成最终的备件需求预测值.通过案例分析与实验对比,结果表明提出的方法能够有效挖掘非稳态备件需求序列的深层次信息,实现非稳态备件需求序列的较好拟合,并与其他非稳态时间序列预测方法对比具有较高的预测精度,为适应新时代实战实训背景下备件需求的特点提供了有效的方法支撑.     

一种自导鱼雷发现概率变化趋势预测方法

针对自导鱼雷发射前预知鱼雷发现概率随发射态势变化趋势的需求,提出了一种自导鱼雷发现概率变化趋势预测方法。根据现时刻攻击态势构建鱼雷发射态势预测模型,生成后续鱼雷发射态势序列;基于正态分布原理进行目标散布处理,并分别提出面积比值法和长度比值法计算声自导和尾流自导鱼雷单个发射点发现概率计算方法;综合以上处理方法,计算自导鱼雷未来一段时间内连续发射态势点的发现概率,生成变化趋势。最后,采用典型的发射态势对自导鱼雷发现概率变化趋势预测结果进行了测试验证。     

一种基于“GM(1,1)”模型的火炮初速灰预测方法

火炮初速量测是火炮进行弹道准备中的一项重要内容,运用灰色理论探讨火炮初速预测问题,既有利于提高火炮射击精度的修正,又有利于进一步完善火炮初速测量雷达的使用操作和改进设计。针对火炮初速随机变化的特点,基于灰色理论中的GM(1,1)模型,构建火炮初速灰预测模型,确定预测结果精度检验方法。最后通过一应用实例验证了该方法具有一定的合理性与实用性。     

“神奇跳板”助战机起飞

自从英国皇家海军建造了使用滑跳飞行甲板的轻型航空母舰后,原苏联、意大利、西班牙、泰国、巴西、印度等国家纷纷效仿,也建成或装备了这种航空母舰。不久前,俄罗斯又有创造,将固定式滑跳飞行甲板改为活动式飞行跳板,既扩大了它的使用范围,又增加了新功能。     

简介机械装备故障预测系统设计

故障预测是一个新生事物,机械装备的故障预测更是一个复杂的大系统,随着人工智能技术先进研究成果的不断推出,有关故障预测的基础性理论和应用技术的研究也必将得到飞跃性的发展。而探讨开发机械装备故障预测系统的一般性准则,可以起到抛砖引玉的作用。     

随机时间序列法在油料消耗预测中的应用

能否准确预测航空兵场站油料消耗量,对于做好场站油料保障工作具有重要意义。目前对油料消耗预测通常采用经验估算法,虽简单易行,但缺乏科学依据。本文采用随机时间序列法,建立了场站油料消耗量预测模型。实例验证其预测精度较高。     

基于概率推断网的水雷战专家系统

针对反水雷作战决策的需要,运用贝叶斯推理、模糊逻辑以及可信度不确定推理方法,设计了一个基于概率推断网的水雷战专家系统.利用该系统可得出两种结论:一是利用计算概率的方法得出的结论,二是利用计算可信因子方法得出的结论,两种结论呈现定量和定性的互补关系.可较好地为反水雷作战指挥员提供辅助决策,以减少舰船遭毁伤的概率.     

残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。