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.     

未知新生目标强度的多目标概率假设密度滤波算法

针对标准概率假设密度滤波器要求,新生目标强度作为先验信息需已知的工程限制,提出一种未知新生目标强度的多目标概率假设密度算法。该算法以概率假设密度滤波器为基础,通过充分利用目标运动信息及其与监视区域的相对关系来获取源于潜在新生目标的量测,并以此建模下一时刻滤波器所需的新生目标强度。仿真结果表明,所提算法在含有未知新生目标跟踪场景具有鲁棒的滤波性能,且其跟踪精度和计算代价均优于相关多目标PHD滤波器。     

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.     

动态弹道补偿

通常意义下的弹道补偿没有考虑火炮摆动对射击的影响,因而在坦克运动或目标运动时,命中概率将大大降低.分析了由火炮摆动带来的射击误差,给出了相应的补偿算法及电路的实现方法.     

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.     

机载雷达与对抗设备电磁兼容建模与仿真

以机载雷达和干扰机为例,分析了机载设备电磁兼容问题产生的原因,建立了电磁相互干扰的理论模型,探讨了载机在不同干扰方式下雷达作用距离计算方法,推导了互干扰时,载机在掩护式干扰和自卫式干扰两种情形下的雷达距离方程,并基于雷达检测概率的一般求解方法,推导了自卫式干扰时雷达检测概率与目标距离的关系,并进行了实例仿真,为解决互干扰问题提供了理论参考。     

基于BP神经网络的坦克炮火力威力评价模型

从分析不同型号坦克炮的主要性能指标入手,应用BP神经网络理论和方法探索其火力威力评价的问题.建立了坦克炮火力威力评价的BP神经网络模型,对原始评价指标进行了归一化处理,并构造了3组训练样本,利用MATLAB6.5中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对评价指标和样本进行训练、仿真,并对结果进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价指标与结果之间的非线性关系,评价坦克炮火力威力简便可靠,客观性强;研究结果可为坦克炮的进一步开发和研制提供理论参考.     

基于串联QFD神经网络的武器装备使用需求映射方法

针对传统优化方法不能对武器装备使用主体――部队的使用需求进行有效考虑,提出武器装备使用需求到性能指标映射的串联QFD神经网络方法.该方法综合利用了QFD方法采集信息准确快速、神经网络能够精确模拟多变量输入输出强非线性关系的优点,提高了映射精度与针对性,克服了传统需求分析侧重于推理而轻实践、侧重于"设计方"而轻"使用方"的弊端,集中体现了"用户"为主的思想.改进了传统BP网络训练算法,给出了武器装备使用需求映射适应度函数.最后,结合实例对方法及算法进行了可靠性验证.