局部模糊复杂度的图像过渡区提取算法

鉴于局部复杂度不能体现灰度级别变化剧烈程度的局限,对基于局部复杂度的图像过渡区提取算法进行了改进,提出了基于局部模糊复杂度的图像过渡区提取算法.仿真结果表明:算法比采用基于局部复杂度的过渡区提取算法提取的过渡区更为准确,同时也具有更好的抗噪性能.     

基于果蝇算法优化LSTM的雷达波束扫描行为预测

在认知电子战体系下,更为智能的算法才能适应日益复杂的电磁空间。针对相控阵雷达的波束扫描行为预测问题,在正弦坐标系下将波束扫描位置数据抽象为网格数据,利用果蝇优化算法寻找最优的LSTM网络超参数,提出了一种基于果蝇算法优化LSTM的波束行为预测方法。仿真实验表明所提算法在果蝇算法调参的支撑下,相较NAR神经网络算法和普通的LSTM算法而言,预测精度和鲁棒性更强。     

中低空防空武器的费效比计算

武器系统的费效比是指武器系统损失的费用与所获得的效能之比。武器系统性能的好坏,不仅要看武器系统作战效能的高低,而且要考虑综合费用的多少。首次考虑了物价增长指数的影响,在此基础上建立了计算装备使用期武器系统使用费用的数学模型,并分别计算了中低空防空武器的使用费用;建立了计算武器系统费效比的数学模型,分别计算了中低空防空武器的作战效能和费效比。     

军事供应链不确定性产生机理研究

军事供应链中不可避免地存在不确定性。构建了军事供应链不确定性产生机理的概念模型,从需求、供应、环境三个方面分析了军事供应链不确定性产生的原因,同时,对军事供应链中可能存在的各种不确定性进行了讨论,明确了加剧不确定性影响的因素是军事供应链系统的复杂性。具体表现为军事供应链成员交互关系的复杂性和军事供应链网络结构的复杂性。提出正是由于这两个原因的存在,对军事供应链的保障性能产生了巨大的影响。     

具有离解反应的推进剂高压蒸发理论探讨

文中提出了具有液相离解反应的推进剂液滴高压蒸发模型,同时还考虑了燃气中极性气体成份对液滴蒸发的影响,并以N_2O_4推进剂液滴为例分析了具有液相离解反应的推进剂蒸发规律。结果表明,此类推进剂高压蒸发并不服从非液相离解反应推进剂的t_b～(?)。规律。模型的提出为液体火箭发动机燃烧室燃烧过程分析提供了新的液滴蒸发理论数据和计算方法。     

Probability density function of a stochastic linear programming problem

A stochastic linear programming problem under the “wait-and-see” situation is studied. After the conditions for the interchange of the order of integration and differentiation are surveyed, an explicit form of the probability density function of the stochastic linear programming problem is found. An example is also given to illustrate the result.     

高强度热处理双相钢制绳线材研制

本文通过实验提出了一种双相钢制绳线材的热处理工艺程序,即:奥氏体化及水淬以获得全部马氏体组织→临界间加热淬火以获双相组织并回火→酸洗磷化后多道次连续冷拔至终尺寸→人工时效。按此程序生产的线材σ_b 可达1800MPa 以上,且扭转、弯曲疲劳性能超过标准规定值。     

低分辨雷达基于波形特征的飞机架次判别方法

通过分析低分辨雷达飞机目标回波波形,提取出低分辨雷达飞机目标架次可资分类的特征参数作为飞机目标架次判别的特征向量。最后,采用模糊极大极小神经网络作为分类器,在低分辨雷达目标识别样机系统对机群目标进行分类识别试验中,验证了所提取特征的有效性。     

用小波包变换降低 MCM 系统中并存的脉冲干扰和窄带干扰的影晌

小波包变换可以给出信号精细的时频局域化特性，本文通过对信号进行小波包变换，导出了用小波包变换实现多载波调制（MCM）的系统模型，在此基础上研究了用小波包时频分解特性对信号进行变换，从而降低MCM系统中并存的脉冲噪声和窄带干扰的影响，并给出了如何选取时频单元进行变换的算法。     

从美军信息战计划谈我军炮兵指挥系统现状及发展方向

在未来战争中,信息战是决定战争胜负的关键。为此,美军制定了十分庞大的“打赢信息战”计划,高度重视建立数字化部队,以保持在未来战争中的优势。从美军的“打赢信息战”计划入手,分析了我军炮兵自动化指挥系统研制的现状和与外军相比存在的差距,探索性地提出了发展我军炮兵指挥系统所要解决的问题,指出了发展新装备的方向