TCN的海军多平台协同作战传感器管理体系结构

多平台协同作战是信息条件下未来海战的必然趋势.只有获取了信息优势并将其转换为知识和决策,才能够提供联合作战兵力的竞争优势乃至取得整个作战行动的胜利.传感器资源作为获取信息优势最直接也是最重要的因素,其作用不言而喻.在多平台协同作战背景下,传统的传感器管理体系结构制约了传感器资源的有效利用,同时也造成了武器系统资源的极大浪费.针对这种情况,对多平台协同作战条件下基于TCN(战术组件网)的传感器资源管理体系结构进行了研究.     

IETM中XML技术数据的处理方法

根据IETM研究和开发的需要,分析了IETM的技术数据,探讨了技术数据的XML描述,阐述了XML技术数据向关系数据转换的一种方法,并设计了一种IETM的关系数据库模式,有效地实现了IETM技术数据的数据库管理.     

DEA方法在防空作战方案优选中的应用

针对现代防空作战对决策速度和准确性的要求,运用DEA方法研究了防空作战方案优选问题。根据防空作战方案构成的主要要素,建立了防空作战方案的C2R评估模型,从“技术有效”和“规模有效”两个方面对备选方案的有效性进行综合分析,得出各方案评估结果,为指挥员优选方案提供了科学准确的依据。与传统的方法相比,该方法不仅具有内在的客观性,避免了方案中投入和产出指标间的相互制约,而且易于实现计算机处理,有效保障指挥员在防空作战中快速准确选定作战方案。     

A branch‐and‐price algorithm for a targeting problem

In this paper, we consider a new weapon‐target allocation problem with the objective of minimizing the overall firing cost. The problem is formulated as a nonlinear integer programming model, but it can be transformed into a linear integer programming model. We present a branch‐and‐price algorithm for the problem employing the disaggregated formulation, which has exponentially many columns denoting the feasible allocations of weapon systems to each target. A greedy‐style heuristic is used to get some initial columns to start the column generation. A branching strategy compatible with the pricing problem is also proposed. Computational results using randomly generated data show this approach is promising for the targeting problem. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

基于智能集成架构的时间序列数据挖掘算法研究

针对单一算法在处理复杂时间序列数据时存在缺陷以致无法挖掘全部信息的问题,提出了智能集成架构,给出了4种集成结构,并分析了它们的适用情况。针对一类随机噪声干扰的时间序列数据,采用并联嵌套建模结构,提出嵌套双种群粒子群算法的自回归滑动平均(ARMA)模型,用于挖掘数据中的随机性趋势;提出基于概率密度控制(PDF)的最小二乘支持向量机(LSSVM),用于挖掘数据中的确定性趋势,两种模型并联补集成实现对数据信息的充分挖掘。通过一组实验验证了所提方法的效果。     

地下工程非爆破开挖机械破碎法机理及应用

针对非爆破法开挖工序中的关键问题——导向孔布置方案优化,结合非爆破施工实作流程及工艺,利用波动理论探索了破碎锤冲击破岩机理。破碎锤通过钎杆冲击导向孔产生孔间贯穿裂缝进而破岩掘进,破碎锤冲击破岩的过程是岩石被拉坏的过程,孔间岩石中的切向应力是提高破岩效率的关键因素。基于岩石断裂力学理论,总结得出导向孔间裂缝产生、扩展、贯通的判据,并依托实际工程进行验算,理论计算结果与现场试验结果吻合良好,同时提出了导向孔布置优化方案的改进建议。     

基于作战活动分解的装备体系数量需求分析方法

针对当前装备体系数量需求分析问题,以装备体系的作战任务为牵引,采用自顶向下作战活动分解和自底向上装备数量聚合的方法,提出了一种装备体系数量需求分析方法;构建了装备体系数量需求分析框架,提出了作战活动分解与表示方法,设计了原子级作战活动装备数量需求分析算法和作战任务装备数量需求聚合分析算法;并以陆航空中火力突击分队打击地面装甲分队为例,验证了该方法的科学性和可用性。     

基于重复控制的前馈补偿方法研究

军用移动电站的并网系统在向电网馈电的过程中,当电网电压波动,特别是系统工作于轻载时,会使并网系统输出电流畸变,电流谐波含量增高．在研究传统并网电流控制的基础上,首先提出将重复控制引入电网电压前馈控制计算中,达到抑制电网突变对系统前馈的影响和消除电网周期性扰动产生的电流畸变的目的,提高了系统稳定性;然后采用前馈控制和PI控制器串联方式,保证系统的动态性能．实验结果表明,基于重复控制的前馈补偿方法便于实现,该方法能够降低并网电流总谐波,提高系统稳态特性和并网输出电压质量．     

利用多时间尺度卷积的视频行为识别网络

基于2D的行为识别网络通常融合多张视频帧的分类结果识别不同的行为,但其在卷积过程中缺少对时空特征提取。针对该问题,基于时间位移模块(temporal shift module,TSM)的思想设计了一组多时间尺度卷积,包含不同设计的卷积核以提取融合不同时间尺度的时空信息。通过控制多时间尺度卷积嵌入ResNet50网络的位置及其模块的参数设置,寻找最优的基于多时间尺度卷积的行为识别网络。使用PyTorch深度学习框架训练模型,在大型开源数据集Something-Somethingv2上进行了实验研究。结果表明,基于多时间尺度卷积的行为识别网络对行为识别准确率达到了59.47%,优于TSM等网络。