基于BP神经网络的导弹作战方案评估方法

构建了一般的机动发射式导弹作战方案评估的指标体系,通过BP神经网络模型对拟制的导弹作战方案进行了评估,得到了评估结果,为导弹武器作战时快速优选作战方案创造条件。     

基于生存能力的作战方案评估仿真模型

导弹武器系统的生存能力是反映作战方案好坏的定量依据之一。给出了基于生存能力的导弹作战方案评估系统的模型体系和构成,通过对该系统评估模型中的指标分析,建立了伪装生存能力、防护生存能力、机动生存能力等多个模型,并将其综合为对作战方案的生存能力评估模型。经过一定的仿真试验证明,模型正确,运行结果符合实际。     

舰艇作战方案效能的对抗仿真评估指标与方法

阐述了基于对抗仿真的舰艇作战方案评估方法的基本思想,分析了基于作战仿真的舰艇作战方案效能评估的特点,构建了舰艇作战方案效能评估的指标体系,设计出作战仿真过程的总体框架.通过实例分析进一步说明评估作战方案的可行性、实用性,为舰艇作战方案的优化评估提供理论参考.     

作战方案效能评估指标研究

针对作战方案效能评估问题,分析了当前作战方案效能评估的现状,从信息能力、决策能力、资源消耗和方案自身结构链路关系四个方面提出了作战方案效能评估指标体系。指标体系中的每个指标都给出了定量的动态定义,可以对作战方案效能信息进行实时跟踪,还给出了作战方案评估模型的设计思路和接口。     

基于模糊综合评判与作战模拟的作战方案评估

针对战役战术作战方案综合优选评估,科学辅助指挥员快速定下作战决心的问题,提出了一种基于模糊综合评判和作战模拟仿真相结合的作战方案综合评估方法,设计了作战方案评估指标体系和综合效用评估模型,通过静态运筹分析评判作战方案核心要素,动态模拟仿真评估作战行动效果,达到了评估作战方案的目的。最后通过实例验证了该方法模型的可行性,为指挥员科学指挥决策提供有力支撑。     

基于神经网络集成的阵地工程效能评估

针对单一神经网络存在精度低、泛化能力弱等问题,提出了基于神经网络集成的阵地工程效能评估模型.结合某合成旅阵地工程规划方案效能评估实例,由历史数据独立训练出若干个神经网络,选出多个精度较高且差异性较大的个体网络,组合构成神经网络集成.仿真实验结果表明,神经网络集成的评估性能明显优于最优的单个神经网络,且操作简单,评估快速...     

基于改进熵权物元模型的作战方案评估

针对作战方案优选和量化评估不理想的问题,提出了一种基于改进熵权物元模型的作战方案评估方法.通过系统论证作战方案评估指标体系和评分方法,构造基于经典物元模型的作战方案评估框架,集成初等关联函数和熵权法,建立作战方案的物元评估模型;采用反熵权和欧几里得(Euclidean)距离改进指标权值计算和距离计算,形成4种组合量化评...     

基于神经网络的雷达抗干扰效果评估

分析了常用的雷达抗干扰效果评估方法的特点,建立了雷达抗干扰效果评价指标集,对指标数据的采集和处理方法进行了分析,提出了一种基于神经网络的雷达抗干扰效果评估模型,论述了网络结构和样本获取方法,最后通过算例验证了模型的正确性和实用性.     

基于效果的作战方案优化方法

针对实际作战中快速、正确的决策要求,在基于效果作战的概念下,采用面向实体的方法对作战方案进行建模,并提出基于DBN的评估网络作为方案优化的评估引擎,利用GA在评估结果中搜索得到最优的作战方案。最后以某登陆战役为实例验证了该方法的有效性。考虑了作战过程中的不确定因素,保证了优化后的方案能达到最佳效果的同时还具有较高的鲁棒性,为作战指挥员优选作战方案提供了科学依据。     

基于GAHP的模糊综合评判法在潜艇 作战方案评估中的应用

潜艇作战方案评估是辅助对潜指挥员决策的重要方法,而评估的科学性对决策的有效性影响很大.利用多人层次分析法(GAHP)和模糊综合评判相结合的方法,对潜艇作战方案进行评估,评估的结果可信度高,有利于对潜指挥员的正确决策.最后,通过实例证明了方法的有效性.     

基于径向基小波神经网络的装备保障方案评价模型

针对装备保障方案评价的实际问题,利用小波函数的多分辨率分析和逐层逼近能力,建立了基于径向基小波神经网络的装备保障方案评价方法。通过对装备保障方案中评价参数的量化,建立评价参数的样本库。将各种性能指标输入到训练好的网络,客观地评价保障方案的性能。以陆军防空旅装备保障方案为例,组织保障领域的专家对评价参数进行综合研讨,得到量化的参数值,然后使用新方法对其进行评价。仿真结果表明,径向基小波神经网络具有良好的非线性映射能力和泛化性能,能够比较准确地对装备保障方案做出评价。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

基于BP神经网络的闭路制导改进方法

针对传统闭路制导方法中的制导方法误差,提出了一种根据"真实目标"进行制导的改进制导方法。采用BP神经网络逼近算法,推导建立预定关机点及落点坐标与需要速度间的映射关系,并装订上弹,使关机点附近对应每一个位置能够映射出相应的需要速度矢量。然后利用闭路制导关机及导引方法对导弹实施控制。通过仿真,该方法大大减小了制导方法误差,提高了导弹射击精度。     

电力市场环境下AGC的一种仿真方法

在电力市场环境下,AGC不仅要使系统频率保持稳定,而且要使各个发电单元输出电力满足市场合同要求。在现有AGC系统的基础上,对频率偏差的因子的取值进行了分析,建立起清晰、简明、便于分析的数学模型,直观地展现了系统内各个环节的相互关系,为AGC系统的运行和调整提供了数学依据;并通过对模型的计算机仿真,反映出不同情况下系统的动态性能和稳态性能。     

基于Stateflow的PERT网络仿真方法

介绍了基于Stateflow的PERT网络仿真方法,详细阐述了建模思路、建模步骤以及难点问题的解决方法,并对PERT网络实例进行了仿真。该方法容许工序的持续时间服从任意分布,而且可以考虑所有可能出现的关键路线。     

基于神经网络的舰船目标识别研究

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了一种从DEMON谱线谱和DEMON谱连续谱提取的特征方法,并设计了一个基于BP神经网络和多神经网络分类识别器的舰船目标识别系统。通过对实际舰船噪声目标进行识别,识别效果比较满意。这对舰船目标识别的发展具有一定的参考价值。     

神经网络的单滤波器目标跟踪算法

当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法.但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高.为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖,同时利用神经网络对滤波参数信息进行融合,自适应调整过程噪声.仿真结果表明,该方法有很好的机动...     

基于多变元网络的Cyber作战建模方法

Cyberspace是近年出现的一个新概念,分析了Cyberspace的概念及特性,提出Cyberspace层次概念模型,在此基础上,提出基于多变元网络的Cyber作战建模方法,认为Cyber作战建模可以分为对战争系统静态结构建模和交战行为动态交互建模,并对应分别建立了Cyberspace战争系统的多变元网络模型和Cyber作战交战行为的多变元网络演化模型,最后运用所建立的模型对一个典型Cyber战进行了分析.     

基于RBF神经网络的HPA自适应预失真算法

卫星通信中,高速数据传输系统要求使用频谱利用率高的高阶调制技术,但高阶调制对高功率放大器(HPA)的非线性非常敏感,会造成码间干扰和邻信道间干扰.提出一种基于RBF神经网络的自适应预失真算法,以实现HPA的线性化,同时推导了自适应算法的迭代公式.仿真结果表明,该算法能明显改善信号星座图,并能大大提高系统的误比特率性能.     

一种基于0-1整数规划的全局数据分布优化方法

数据分布是影响并行程序在分布主存多处理机上执行性能的重要因素.针对分布主存多处理机中的数据分布问题,提出了一种基于0-1整数规划、利用数据变换技术进行有效数据分布的方法.该方法通过数据变换技术改变数据的存储布局,以使得数据能被有效地分布,并且该方法还利用数据分布图描述程序被并行的情况及其所含数组被访问的情况,并将全局数据分布优化问题转换为求解数据分布图中最优路径的问题,从而可用0-1整数规划求解最优路径问题.该方法能对多个嵌套循环中具有仿射数组下标的任意维数组进行有效的数据分布,并且也能使嵌套循环的并行度尽可能地大.另外,该方法也考虑了偏移常量的对准问题,从而能使数据通信量尽量地小.实验结果验证了该方法的有效性.