基于UPF的WNN学习算法及其应用

为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF;最后,将SUPF作为WNN的学习算法进行训练和测试。实验表明,基于新采样策略UPF与基本UPF的WNN模型精度总体接近,但速度更快,效率更高,某型军用飞机气动力建模也验证了算法的有效性与可行性。     

基于模糊物元分析法的坦克作战效能评估

鉴于坦克作战效能评估中客观存在的不确定性和模糊性,提出了基于改进模糊物元分析方法的坦克作战效能评估模型。该模型在构建坦克作战效能评估指标体系基础上,将层次分析法和熵权法计算出的权重有机组合实现综合赋权,并据此建立坦克作战效能的模糊物元分析评估模型。实例分析表明,所提出的模型便于理解,易于实现,兼顾了主客观因素的影响,评估结果总体反映了坦克作战效能的真实水平,也为其他装甲武器作战效能的科学评估提供新思路。     

CPSO优化参数的战斗机空战效能MELM评估模型

针对近距与超视距空战的特点,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法与极限学习机(ELM)的空战效能评估模型.引入一种基于M估计的ELM,以抵御样本数据中粗差的干扰;采用基于混沌策略的PSO算法优化ELM隐含层的输入权值和偏差,以降低随机选取参数的影响,提升评估模型的精度;利用所建模型对战斗机空战效能进行评估.仿真表明,所...     

基于灰狼优化算法的军用运输机航路规划方法

为改善军用运输资源的优化配置水平,在所构建航空网络基础上,提出一种采用灰狼优化算法进行军用运输机航路规划的方法.利用图论的相关知识,建立航空网络模型;引入灰狼优化算法在所构建的航空网络上优化飞行路径,实现军用运输机的航路规划;基于人造网络与北京地区航空网络所提出方法进行了验证.仿真结果表明,所提出方法具有收敛快、效率高、实用性强、易于实现的特点,能够很好地解决军用运输机的航路规划问题,从而验证了方法的有效性和可行性.     

自适应学习率的小波神经网络逼近算法

提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变化,无需任何人为调整,克服了小波神经网络学习率靠人为试算选取所带来的问题.采用该种改进算法用于非线性函数逼近明显优于同等规模的固定学习率的小波神经网络.     

KPLS-SVM在缺失飞参数据估计中的应用

飞行参数的缺失给飞行事故调查工作带来了很大困难.将核的偏最小二乘法与支持向量机耦合,建立基于状态匹配的飞行参数估计模型可以较好地解决缺失飞参数据的估计问题.首先将初始输入映射到高维特征空间,进而利用偏最小二乘法在特征空间中提取对缺失飞参数据影响较强的得分向量, 最后将提取的得分向量作为输入建立支持向量机模型.既克服了输入变量间的相关性问题, 又降低了支持向量机的输入维数.仿真也说明了使用该方法估计缺失飞行参数的可行性和有效性.     

基于PLS特征提取的WNN装备保障性评估

为科学合理地评估装备的保障性水平,更好地发挥装备的作战使用效能,提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的小波神经网络(WNN)装备保障性评估方法。该方法在系统分析基础上,构建了装备保障性评估指标体系;利用PLS提取诸多指标数据的主元特征;并利用获取的主元特征构建WNN模型,进而完成装备保障性评估。仿真结果表明,所提出方法的平均相对误差可达到0.009 6,比单一WNN模型评估效果有了改善,从而验证了它的可行性和有效性。     

基于ISM模型的可控飞行撞地诱因关系分析

为科学揭示可控飞行撞地(CFIT)诱因的内在规律,以有效预防CFIT事故,提出了采用解释结构模型(ISM)分析CFIT的诱因关系。该模型利用人们对CFIT的认识将其诱因联系起来,并借助于矩阵计算和图形分析技术,将复杂无序的CFIT诱发因素分析整理成易于理解的多级递阶结构模型。在实例中,通过对CFIT事故的分析,归纳出导致CFIT的主要诱因,并采用ISM构建了诱因关系分析模型。结果表明:该模型实现步骤简单,逻辑关系明确,过程科学合理,层次结构客观实际,为CFIT诱因关系分析提供了一种有效手段。