模糊神经网络航空兵师指挥自动化作战效能分析

从航空兵师作战过程出发,依据指挥自动化系统的组成,分析了对抗条件下航空兵师指挥自动化系统的作战效能指标体系;并结合人的因素对航空兵师指挥自动化系统作战效能的影响,建立效能评判指标体系, 在此基础上建立基于神经网络的对抗条件下航空兵师指挥自动化系统作战效能的模糊综合评判模型,进行自适应训练和误差分析.实验证明该效能评判方法的可行性.     

基于云模型的航空装备维修保障能力评估

针对航空装备维修保障能力评估问题,在把握航空装备维修特点和系统分析影响因素的基础上,构建了以信息化优势为主导的航空装备维修保障能力评估指标体系;提出一种基于AHP的改进熵值法确定各级指标权重,有效融合了主客观信息;引入云模型原理,将不确定性因素转化为定量化数字特征,开展基于云模型的航空装备维修保障能力评估。实例表明,该评估方法能够科学、准确地评估航空装备维修保障能力,具有可行性和有效性。     

基于云模型-AHP的制导弹药射击效能评估

对制导弹药的射击效能进行评估在仿真试验领域具有重要的意义。依据某制导弹药的工作原理及影响其射击精度的主要因素,制定了其射击效能评估指标体系。运用层次分析法(AHP)计算了各级指标的权重,划分了评估等级,并在各个指标隶属度的计算中引入了云模型算法。最后,将评估结果以隶属云的数字特征的形式表示出来。     

一种快速评定通信设备战损等级的方法

为解决通信设备战损等级评定中存在的问题,快速且准确地做出评定,提出了利用BP神经网络进行战损等级评定.在总结战损等级影响因素的基础上,建立了通信设备战损等级评定神经网络模型.经检验,该模型用于战时通信设备战损等级评定准确度高,具有很强的军事意义.     

基于概率神经网络的高校科研能力评价

科研能力是评价高校综合实力的重要指标,高校的科研能力水平将会在一定程度上影响到高校所在地方甚至国家的科研水平.因此,不断提升学校科研能力水平,成为高校自我提高和发展、增强综合实力的重要措施之一.如何对高校科研能力进行科学地评价,成为一个亟待解决的问题.本文将高等院校科研能力评价体系作为研究对象,通过相关文献的查阅,从众多研究中,选取影响高校科研能力的11个典型指标,构建了基于PNN的高校科研能力评价模型及算法.并通过仿真实验验证模型及评价方法的可行性和有效性,为高校科研能力有效评价提供参考依据.     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

气动力/直接力复合舵系统神经网络参考模型设计

提出了一种气动力/直接力复合控制导弹在舵机层面进行复合控制的神经网络设计方法,即空气舵与直接力喷流机构看作是复合舵系统模型.该方法在完成复合舵系统建模的基础上,利用神经网络参考模型方法对等效舵机系统进行设计.最后,通过仿真验证了该方法可利用直接力喷流机构快速性,有效地提高复合舵系统的性能.     

RBF神经网络的火箭发动机成本预测

神经网络技术已广泛应用于各工业控制部门, RBF神经网络是对一般BP神经网络的改进.尝试将其应用于固体火箭发动机成本预测中.首先利用已有的成本信息对该神经网络进行训练,使其对已有信息的预测误差小于规定值,再将其用于其他条件下的成本预测.结果表明,实际预测效果较为理想,从而为固体火箭发动机成本预测提供了一种新的方法.     

无人战机：通向未来空战的桥梁

以色列“先锋”无人驾驶飞行器(UAV)在作战中表现出的高超性能及其成功经验,使美国深受启迪,同时受“沙漠风暴”行动的影响,美国国防部正在积极进行自己的UAV系统的研发。从争论不休的越南战争开始,美国国防部就已经开始密切关注UAV在担负侦察和监视任务时的表现。1996年,美国空军在拉斯维加斯、内华达州附近开始起用它的第一个UAV作战中队,“掠夺者”在中空飞行实施侦察监