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立足打赢未来智能化战争的作战需求,提高目标探测识别、运动参数估计的实时性和准确性,解决自主拦截决策建模难度大、决策结果稳定性差等问题,通过引入数据挖掘、深度学习、神经网络等人工智能技术,重点开展基于大数据的多类型目标状态空间模型分析、多探测模式下的目标融合识别技术、基于卷积神经网络的射击诸元修正等,研制一套自学习防空火力控制系统,有效弥补传统防空火力控制技术在时敏目标状态空间模型、大闭环校射、协同信息处理、控制决策等环节的不足,提升火控系统自修正、自学习能力,为武器装备向无人化智能化方向发展提供技术支撑. 相似文献
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网络结构可控对于网络控制具有重要的意义,其核心是确定结构可控时最少输入节点数量和输入节点集.针对无向网络这一问题,提出了基于无向网络结构邻接矩阵的"0特征值"的结构可控最少节点输入数量求解办法,并进一步得到结构可控最少输入节点集,在此基础上,给出了网络结构优化策略与方法,并对网络进行了优化.实例计算表明,采用邻接矩阵"0特征值"求解无向网络结构可控最少输入节点数量方法,适用于稀疏网络和紧密网络,网络结构优化策略有效,具有很强的现实意义. 相似文献
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针对中国近海海空联合作战环境风险区划问题,选取水面舰艇航行、舰载机飞行、海上人员训练等作战样式,大风、大浪、低云低能见度、湿热、风寒等环境要素,高值频率、概率极值、平均强度、气候趋势等指标,利用层次分析法和互反判断矩阵建立四层评价体系并进行区划.该方法可根据装备设计及环境适应标准对各指标进行影响排序,能有效区分不同季节和动力机制的环境要素差异、综合考虑不同类型风险影响.区划结果证明,海空联合作战环境风险由各兵种作战风险综合决定,主要受秋冬季盛行大风、夏秋季热带气旋、春夏季低能见度、冬春夏季低云、夏季湿热指数、冬季风寒指数等影响. 相似文献
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