基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断

针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。     

基于直觉梯形模糊信息的目标优先级排序方法

针对地面防空作战中空中目标的优先级排序问题,提出了一种基于直觉梯形模糊信息的优先级排序方法。使用直觉梯形模糊数来描述空中目标的属性参数,分析了目标优先级的影响因素,并利用熵权法确定了影响因素的权重;针对传统TOPSIS方法的缺陷,提出了一种利用相对熵作为距离测度的优先级排序方法;最后结合算例仿真验证了方法的合理性和可行性。     

谁是真正的“卫星杀手？——几种反卫星武器优劣点评

21世纪，世界各国争夺“制天权”的斗争将更为激烈。像美国这样的超级大国为了谋求对外层空间的绝对控制，近年来—直在大力发展其反卫星武器系统，而中小航天弱国为了遏制大国控制空间、利用空间的能力，也会积极发展反卫星武器。在这样的大背景下，形形色色的反卫星武器如雨后春笋般出现在外层空间对抗的舞台上。     

结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型

针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型。全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成,局部项的构建考虑局部区域信息的同时引入反映图像灰度特性的局部熵信息。依据图像灰度的特点,选择合理的全局项和局部项参数,并加入正则项保证曲线在演化过程中保持平滑,保障分割结果的可靠性。通过变分水平集方法最小化能量泛函,依据梯度下降流迭代更新水平集,完成曲线演化。采用模拟图像和实际图像进行实验分析,结果表明,所提出的结合全局项和局部项的主动轮廓模型可以高效地分割噪声严重以及灰度分布不均匀的图像。     

从伊拉克战争看制交通权在战役战斗中的作用

英国著名军事理论家利德尔·哈特指出:“整个战争艺术的秘密,就是使你成为交通线的主人。”交通历来与战争密不可分,是快速集结军事力量、转化战争潜力、形成决定性优势的枢纽,是维系战争机器运转的“命脉”。随着战争形态的演变,制交通权已成为夺取战争主动权的重要内容。战争实践证明,谁能有效地掌握制交通     

基于条件熵的不完备信息系统属性约简算法

在相容关系下定义了三种不完备条件熵——H′条件熵、E′条件熵和I′条件熵,并对它们的性质进行了分析比较,研究发现,H′条件熵和I′条件熵不适用于相容关系下信息观点的约简。利用E′条件熵刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种新的基于信息论观点的启发式约简算法,它统一了完备信息系统与非完备信息系统中的约简方法。通过实例说明,该算法能得到决策表的相对约简。     

大型相控阵雷达系统安全性综合评价

针对大型相控阵雷达系统安全性因素多、评价困难的特点，分析并建立了大型相控阵雷达系统安全评价指标体系。提出了一种基于改进模糊层次分析法、熵权法和拉格朗日算法确定综合权重的方法，并建立了雷达系统安全性模糊综合评价模型。以某型大型相控阵雷达系统的安全性评价为例，运用所提方法确定该雷达系统的安全性指标综合权重，并进行安全性综合评价。将该方法与传统AHP评价法进行对比分析，验证了该方法的科学性和合理性。     

信息作战的士气激励

信息作战的实质是以信息能为主要作用手段，争夺制信息权，通过最终攻击敌军认识与信念，瓦解其军心士气，迫使其放弃对抗意愿，从而在一定程度上达成“不战而屈人之兵”的作战效果。士气总是在自己的欢呼声中提升，在敌人的欢呼声中衰退。信息作战双方的士气是一个此消彼长的过程。     

自适应权值的嵌套式轮循调度算法

服务质量是目前网络应用研究的一个热点.采取何种队列调度算法则是确保服务质量的关键因素之一.针对NDRR算法不能很好地满足实时业务队列突发情况下的延迟性需求,提出了自适应权值的嵌套式轮循调度算法.当实时业务队列处于突发情况时,能够实现动态增加其权重.理论分析表明该算法有较好的公平性,并能降低实时业务队列的延迟上界,且算法的复杂度为O(1).仿真结果表明,该算法明显改善了突发状态下实时业务队列的延迟性能.     

无人机的侦察路径规划

交叉熵算法具有快速准确的特点,在理论研究和实际应用中占有很大的优势.交叉熵算法不仅应用于稀疏网络评估,还可以进行组合优化和模式识别等诸多方面.利用交叉熵算法对无人机的侦察路径进行优化,并根据长航时无人机的自身特点,在约束条件下,对无人机侦察航路进行了路径规划,同时利用实例模拟计算对交叉熵算法进行了验证,取得了满意的结果,在计算过程中展示了交叉熵算法在运算中的鲁棒性和时效性.