GAL神经网络训练算法的改进

对一种新型的神经网络——GAL(Grow and Learn)神经网络给出一种改进训练算法,与未改进的网络在训练时间、识别时间及识别准确率等方面进行比较,证明该网络结构简单、隐层节点易调整、运算量小,且识别准确率并未降低。     

车辆驾驶模拟运动机构的控制原理及其应用

本文讨论了一、二、三自由度运动机构的工作原理,并在实践中得到了应用.各种参数都是经过反复论证、试验运行的结果.这三种类型的运动机构具有广泛的代表性.     

新型小规模装备备件品种确定的犹豫模糊粗糙集决策方法

针对新研装备备件品种确定过程中决策信息“犹豫性”和“模糊性”特点突出、难以运用传统备件品种确定方法进行决策的问题,提出一种基于犹豫模糊粗糙集的备件品种确定方法。利用风险偏好系数对不完备犹豫模糊信息进行数值延拓,为构建不同风险偏好下备件品种确定的犹豫模糊决策信息系统奠定了基础；考虑得分函数和数值延拓边界的综合因素影响给出了改进的包含度计算公式,并基于包含度定义进行了证明；给出了基于改进包含度计算的备件品种决策属性的约简条件和规则获取方法,实现了犹豫模糊决策信息的深度挖掘和有效利用。以某新研装备备件品种确定为例进行了方法验证,研究结果表明：通过该法能够有效处理犹豫模糊决策信息,获取精简实用的备件品种决策规则集,验证了方法的可行性。     

U-D分解单步迭代滤波在飞行状态估计中的应用

针对单步迭代滤波常规算法数值鲁棒性差、滤波易于发散的缺点对误差协方差矩阵使用了 U - D分解 ,从而形成了一种基于 U - D分解的单步迭代滤波算法。该算法提高了数值鲁棒性 ,并且对相关的量测噪声有一定处理能力 ,应用于飞行状态的估计问题 ,获得了较为满意的结果     

武警学院开展专业综合演练教学的实践与思考

系统总结了武警学院专业综合演练的组织与实施,分析了专业综合演练的内涵、特点与作用,并针对演练教学中部分教师的模糊认识和教学误区进行了分析纠正.     

基于删除平均的VI-CFAR检测器

针对MLVI-CFAR检测器在多个随机分布干扰目标背景下检测性能不好,以及OSVI-CFAR检测器在均匀环境和仅单滑窗存在干扰目标的环境下检测性能欠佳问题,提出了一种基于删除平均(CML)的VI-CFAR检测器(CMLVI-CFAR).仿真验证了CMLVI-CFAR检测器在均匀背景及多目标干扰环境下,都具有比MLVI和OSVI-CFAR检测器好的检测性能,并且其在杂波边缘背景下的虚警控制能力与前两者也基本一致,说明其在实际杂波环境中具有更强的鲁棒性和良好的应用潜力.     

车载多接入边缘网络中联合资源分配和动态任务卸载方案

针对车联网中车辆移动速度过快产生的任务卸载失败问题,设计了一个有效的任务卸载风险评估模型,并提出了联合资源分配的动态任务卸载方案。将时间、能耗和风险共同建模为系统效用,通过联合优化卸载决策、资源分配来最大化系统效用。优化问题被公式化为混合整数非线性规划,在给定卸载决策的情况下,利用凸优化技术解决计算资源分配问题,功率分配通过分式规划技术来优化。仿真分析了车辆移动性对系统效用的影响,证明了所提方案的合理性。     

未标定的视频小卫星深空目标凝视控制

设计了一种目标凝视自适应姿态控制方法,可以实现未知目标位置和未标定相机参数条件下的目标凝视控制。根据运动学方程提取出恰当的未知参数,从而将参数进行线性化表示;引入关于未知参数的势函数,确保参数矩阵的秩满足稳定性要求;采用了一个参数自更新律在线估计未知参数,提出了基于估计参数的自适应控制律。采用李雅普诺夫稳定性理论和芭芭拉特引理,证明了目标成像位置与期望成像位置的误差可以渐近收敛到零。仿真结果表明:目标位置未知且相机参数存在偏差的情况下,该自适应控制器能〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCSC.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 够有效地对深空目标进行凝视观测。     

贝叶斯推理模型Index-GMVAE在随机数据缺失填补中的应用

变分自编码器(VAE)推理随机缺失数据还原是近年来一种新兴的数据填补方法,但传统的VAE算法存在后验分布单一,变分推断证据下界收敛慢等问题.因此,提出了一种采用高斯混合后验分布和缺失数据位置掩码推理缺失数据还原的新的贝叶斯推理网络框架——Index-GMVAE.在Mnist手写数字数据集和Adult数据集上分别做了实验...     

一种基于任务-系统结构的软件可靠性建模方法

针对军用软件特点,提出并定义一种基于任务剖面的软件系统结构准则;基于该准则,给出一种从功能可靠性、事件可靠性到任务可靠性的分层可靠性预计方法。与侧重于数学建模的相关工作不同,该方法更注重在建模中融合软件可靠性设计、测试和管理,成为可靠性保证的一种途径。