地面防空作战中敌空袭规模预测模型

地面防空作战中,为有效地实现资源的优化配置,达到量敌用兵的目的,有必要对敌空袭规模进行预测.在遗传算法与BP神经网络结构模型相结合的基础上,利用遗传算法训练并优化神经网络权重,并对敌空袭规模进行预测.同时与BP算法和灰色系统理论模型进行了比较,经实例检验,计算结果与战场统计结果接近,并优于BP算法和灰色理论模型,具有良好的预测效果.     

改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测

为提高导弹退化状态预测的精度,结合导弹测试数据不等时间间隔的特点,提出了一种基于改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测方法。对传统非等间距GM(1,1)模型的背景值和初始条件进行优化,引入新陈代谢思想,在此基础上,构造灰色模型拟合值与实际值的差值序列,进而建立差值序列的BP神经网络预测模型,还原得到最终预测值,提高了预测精度。此设计方法结合了灰色模型对趋向性数据的预测优势和BP神经网络强大的非线性拟合能力,达到了取长补短、相得益彰的效果。通过导弹测试数据的预测实例,验证了方法的有效性和优越性。     

任务驱动下航材需求量的GA-GM-BP预测

机务保障影响着航空装备战斗力的生成,机务保障资源是任务成功率的物质支撑.基于航材需求信息的灰色性,通过采用DEMATEL方法提取影响航空备件需求量的关键影响因素,采用遗传算法优化的灰色神经网络对需求量进行了仿真预测,其预测精度较BP神经网络和灰色神经网络都高.该方法对于其他航空机务保障资源的需求预测有借鉴意义.     

基于灰色神经网络武器装备研制费用预测模型

提出了基于灰色系统理论与神经网络的武器装备研制费用组合预测模型,该模型首先采用灰色GM(0,N)模型对研制费用进行预测,利用LMBP神经网络对预测误差进行了模拟与修正,实例验证该方法具有较高的预测精度.     

基于GreyNN模型的无人机需求预测研究

针对无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）需求预测问题,建立了灰色神经网络（grey neural network,GreyNN）模型,基于GreyNN模型对无人机需求进行预测。仿真实验结果表明,在小样本贫信息情况下,GreyNN比单一BP神经网络模型和灰色预测（grey prediction）模型预测效果更好,实验验证了方法的可行性。     

基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测

引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。     

基于BP和Hopfield神经网络的航空肼燃料保障安全评价

针对航空肼燃料保障安全评价的复杂性和非线性,提出并建立了基于BP和Hopfield神经网络的动态安全评价模型。在综合分析国内外肼燃料保障安全评价的基础上,针对航空肼燃料保障过程中出现的问题,构建并优化了指标体系,选取前馈神经网络中的BP网络和反馈神经网络中的Hopfield网络建立评价模型。在详细说明了BP和Hopfield神经网络的构建方法后,进行实例验证,并对预测效果进行了比较分析。仿真表明,两种模型都能正确评价安全保障状态。但在收敛速度、联想记忆功能方面Hopfield神经网络优于BP神经网络。将BP和Hopfield神经网络用于肼燃料保障安全评价过程中,具有适用性和可行性,对于航空肼燃料保障的安全建设与安全管理研究具有重要意义。     

神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。     

灰色神经网络的鱼雷经济寿命预测

为减少军费开支、降低鱼雷全寿命费用,从经济性角度提出了鱼雷最佳服役年限模型。利用灰色等维新息GM(1,1)模型对鱼雷年度使用维修费用进行预测;采用分组的思想将原始数据分为多组,采用神经网络对灰色模型的预测残差进行修正,以提高预测精度。通过实际算例预测了鱼雷经济寿命,从而证明了模型的实际应用价值。     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。     

基于知识的模型表示研究

基于知识的模型表示是信息管理系统,特别是决策支持系统(DSS)的基础。根据模型管理和模型建立动态性原则的要求,提出了模型知识化的框架表示法,并给出了应用实例。     

基于价值的指挥主体作战指挥行为评估

作战指挥行为是作战指挥理论的一个重要方面。在明确了其概念后,将价值这一概念引入作战指挥行为评估,认为价值的创造主体是作战指挥行为,并以此作为评估的基础。最后,利用数据挖掘中的关联规则实现评估的量化,并结合案例说明该方法的有效性。     

基于Petri网的案例推理研究

介绍Petri网的知识表示方法以及案例推理机制的相关内容,提出了一种基于Petri网的案例推理模型,给出了相应的案例检索匹配算法,并将该模型和检索算法应用到网络攻防态势推演系统中,最后重点介绍了该系统的案例库的知识表示。     

基于网关的LVC互操作研究

仿真体系结构解决了各自领域内仿真资源的互操作问题,而体系结构间的互操作是解决多种仿真资源互操作的有效方法.由于通信协议、中间件和对象模型的不同,体系结构间不能直接进行信息交互.对象模型间的相同点是异构仿真系统间互操作的基础.建立异构系统对象模型与通用数据交换模型的映射关系,通过模型转换实现各异构系统间的数据交互,最后通过"点对点"和通用网关间的时延比较,总结了通用网关的性能特点.     

基于能力匹配的网络化防空作战联盟生成研究

作战联盟用于描述网络化防空作战的组织框架,其生成问题是研究网络化防空作战协同的基础。首先从任务、联盟表达、能力含义等方面对防空作战联盟问题进行了描述;然后从防空作战节点与面临任务在能力上的供需关系出发,建立匹配、匹配域、能力裕度等相关观念,并依据防空作战联盟形成的不同准则,分别建立基于能力裕度最大和基于执行节点数最少两个NADOC生成问题的约束优化模型;最后通过案例对模型进行了验证分析。     

基于信息折合的CMSR方法研究

计数法和计量法是对产品可靠性评估的两种不同方法。通过仿真,比较了它们对正态单元双边可靠性评估的效率,发现对可靠性要求很高的产品,计量法优于计数法。进一步研究了基于信息析合的CMSR方法,通过仿真检验,证明了此种方法在样本量较小时是实用的。     

基于ExtendSim的系统可靠性建模

针对传统可靠性仿真模型建模繁琐,编程困难的问题,建立了基于Ex tendS im的可靠性模型,即串联、并联、旁联模型,相比传统方法具有建模直观、调试方便等优点,并以某混联系统为例与解析模型进行了对比验证,仿真结果表明,建立的可靠性模型是可信的,且此模型不依赖于单元寿命分布,相比解析模型具有更强的适应性。     

基于任务的装备维修决策研究

以保证装备的任务成功性和任务后装备的战备完好性为目标,提出了基于任务的装备维修决策的概念,包括以任务成功性为中心的维修决策和以任务后装备战备完好性为中心的维修决策。分析了基于任务的装备维修决策过程;研究了基于任务的装备维修决策方法,主要包括装备任务描述模型、任务-功能-产品映射模型、产品任务功能故障分析方法、装备任务成功性评估模型、以任务成功性为中心的装备维修逻辑决策模型、以任务后装备战备完好性为中心的装备维修逻辑决策模型等;指出装备状态评估和预测、装备任务成功性评估是今后有待深入研究的问题。     

基于自适应模糊神经网络的弹药消耗预计模型

根据我军弹药消耗预计方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计值作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,建立预计模型。利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有战斗估计条件,即可对部队日平均作战消耗做出预计。     

基于本体的战场信息集成研究

针对战场空间内不同类型信息一体化问题,提出了基于本体的多信息集成方法。首次提出了在生存信息和计划信息的基础上用本体来描述信息的集成方法,通过多个本体之间的映射来实现多类不同信息之间的信息集成,为进一步研究一体化指挥控制系统提出了一种有意义的方法。