基于神经元的动态系统模糊关系模型及其学习算法

本文直接针对模糊集,提出了三种基于模糊集运算的逻辑神经元,即ＡＮＤ．ＯＲ和ＡＮＤ／ＤＲ．基于上述神经元,提出了一种应用于动态系统建模的实用的模糊关系网络模型,通过一个简单实例,证实了上述模型建模算法的学习能力和快速计算能力。     

时间序列分析中的模型定阶策略

模型的定阶问题是时间序列分析(包括参数谱估计、系统辨识,回归分析)研究领域中的一个重要问题。本文对现有的数种模型定阶方法,进行了分析、讨论和归纳,指出了它们所适用的场合及优劣。     

一种确定性时变系统离散时间自适应控制算法

研究实时控制的自校正控制算法问题的运用是近年来人们很感兴趣的问题,在自适应控制中,特别在飞行器控制系统中,经常会遇到快速时变参数的辩识问题,然而现有的方法大都适用于参数缓慢时变的系统,本文提出一种新的方法,它能成功地控制快速时变参数的未知系统,同时给出了一些仿真计算,得到了令人满意的结果。     

一种确定性时变系统离散时间自适应控制算法

研究实时控制的自校正控制算法问题的运用是近年来人们很感兴趣的问题,在自适应控制中,特别在飞行器控制系统中,经常会遇到快速时变参数的辩识问题,然而现有的方法大都适用于参数缓慢时变的系统,本文提出一种新的方法,它能成功地控制快速时变参数的未知系统,同时给出了一些仿真计算,得到了令人满意的结果。     

基于坐标转换目标动态RCS时间序列研究

考虑目标机体坐标系与地面雷达坐标系之间的坐标转换关系,计算得到了雷达视线在目标坐标系中的方位角和高低角。通过对典型目标建模,得到目标全空域的静态RCS值,并利用Matlab仿真分析了动态目标的RCS特性和突防概率变化。仿真结果表明:不同飞行高度以及不同的航路捷径均可以影响机动目标的RCS序列,且当目标作适当的俯仰机动后,减小了目标RCS,给作战飞机设计飞行航线提供仿真依据,给成功实现突防带来一定影响。     

基于时间序列判别函数的火控精度检测

在以往通过建立火控系统误差时间序列的动态数学模型对火控精度做定性分析的基础上,提出基于时序判别函数对火控系统精度进行定量分析,其结果能给出火控系统精度更客观的检测评定。采用的判别函数有几何距离判别函数和信息距离判别函数,几何距离判别函数仅考虑模型参数信息计算简单,信息距离函数则综合考虑模型参数信息和残差方差的影响,具有较强的判别能力。     

基于时间序列分析的火灾发生规律研究

在时间序列分析建模思想的基础上,基于全国2007年24小时火灾起数建立时间序列模型,对火灾发生趋势进行分析,并从预防控制时间上提出相应的防控建议。     

基于DTW的坦克换挡动作时间序列匹配方法

为解决难以对乘员驾驶换挡动作进行数字化客观评价的问题,提出了一种基于动态弯曲距离的动作序列匹配方法。该方法通过建立标准序列模型,对匹配的序列进行数据处理,借助MATLAB编程进行距离度量,与助教的主观打分进行映射形成了换挡动作序列的距离库,为实现乘员驾驶动作的人工智能评价奠定了基础。     

基于SysML的作战行动序列建模方法

为了达到组织目标和任务使命,必须建立一系列彼此相互关联的、具有层次结构的活动和过程之间的关系。要实现对组织的有效管理,核心就在于通过计划建模和控制系统来协调这些关系。在介绍与分析SysML语言特点的基础上,建立了作战行动序列(COA,Course of Action)的形式化定义,提出了基于SysML的作战行动序列建模方法,并给出了应用实例。应用该建模方法,有利于提高作战行动计划的适应性和开放性。     

基于动态时间规整的空中目标机动识别

针对现有空中目标机动识别方法识别率较低且耗时较长的问题,提出一种基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)的空中目标机动识别方法。对目标跟踪产生的空中目标飞行轨迹进行机动序列提取,并将其作为测试模板,用动态时间规整算法匹配测试模板和参考模板,以识别空中目标的机动类型。最后基于相同的训练样本和测试库,在相同拒识率下,将DTW算法与隐马尔科夫(Hidden Markov Model,HMM)算法进行识别效果对比。实验结果表明,相较于HMM算法,所提算法在低训练样本条件下的识别率较高,且识别时间更短。     

基于模糊Petri网的实时系统功能模型构建

Petri网在描述具有模糊行为的系统时是有缺陷的,为了更好地分析、评价和开发实时系统,提出了一种利用模糊Petri网构建实时系统功能模型的方法,阐述了模糊Petri网的基本原理,详细介绍了利用模糊Petri网的特征分析实时系统的功能及绘制实时系统功能模型的步骤。     

基于系数的二阶线性时变系统镇定条件

针对实际应用中Lyapunov函数不易选择,且随输入量的变化具有不定性的问题,利用积分不等式研究了二阶线性时变系统的镇定条件,给出了利用系数和输入量直接判定该函数稳定性的若干结论.经实例验证,这些结论的应用简单、有效.     

基于模糊时间Petri网的决策融合模型及时间推理

针对常规导弹旅作战指挥决策过程中伴随大量随机、并发情况的特点,提出利用线性逻辑给出的模糊时间Petri网来描述作战指挥决策融合过程。通过建立相应的FTPN模型,并利用时间推理的方法来分析模糊时间Petri网的运行行为,说明其在作战指挥决策融合中的应用。     

大气层内复合控制拦截弹切换时间的探讨

大气层内拦截弹采用空气动力与燃气动力的复合控制方式是当今世界防空导弹的发展方向之一。复合控制技术的分析研究是当前急需解决的重要问题。在考虑目标机动加速度大小、目标机动时刻以及目标角闪烁的条件下 ,确定了拦截弹的控制方式由空气动力切换到复合控制时的切换时间。     

基于神经网络的离散变结构控制系统

系统研究了基于神经网络的离散变结构控制系统设计方法,提出了几种具体设计方案.神经网络的引入可以使滑模(变结构)控制具备学习与自适应能力,使控制信号得以柔化,从而能够减轻或避免困扰常规滑模控制器的抖振现象,改善控制效果.     

未知非线性系统的神经网络建模与控制仿真研究

针对一类未知非线性系统的建模与控制问题,采用基于神经网络的多步预测控制算法进行了仿真研究,仿真对象选取控制工程界常用的单摆试验装置.该算法的实现步骤为:获取系统开环试验数据;辨识神经网络正向动态模型;设计非线性优化控制律.仿真研究结果表明,所提出的建模与控制方法是有效的.     

Improving series and parallel systems through mixtures of duplicated dependent components

We discuss suitable conditions such that the lifetime of a series or of a parallel system formed by two components having nonindependent lifetimes may be stochastically improved by replacing the lifetimes of each of the components by an independent mixture of the individual components' lifetimes. We also characterize the classes of bivariate distributions where this phenomenon arises through a new weak dependence notion. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

基于模糊神经网络的陀螺温控系统故障诊断

针对故障诊断知识具有模糊性的特点,在基本前向神经网络的基础上,提出了一种适用于挠性陀螺温控系统的串形结构多层前向模糊神经网络(FNN)的故障诊断方法,并给出了网络的结构和学习方法。仿真结果表明,将模糊理论和神经网络方法结合在一起,可以准确地对陀螺温控系统进行故障诊断,证明了该方法行之有效。     

基于地磁模式组的舰船消磁电流调整器

利用泰勒多项式的建模方法建立了地磁模式组 ,该模式组能够满足消磁电流调整器的应用要求 ,且具有很好的稳定性 ,均方根偏差很小 ,实际应用也比较方便 .在此基础上 ,提出了基于地磁模式组的无探头消磁电流调整器 ,该消磁电流调整器具有结构简单、可靠性高、水上水下通用及免除抗干扰调整等优点     

基于最大隶属度的对空目标射击有利度模糊评估法

对空袭目标射击有利度的评估与排序是进行火力分配的重要依据之一。分析了影响防空武器对空中目标射击有利度的相关因素,基于最大隶属度原则,在各影响因素的权重只有部分已知的情况下,建立了目标射击有利度的模糊评估与排序模型,为防空武器的火力分配提供了科学依据。