一类带配送中心运输问题的容量扩张模型研究

运输问题一般采用表上作业法来解决,考虑一类带配送中心的运输问题,若仍采用表上作业法,会使问题复杂化.文中采用一种构造辅助网络的方法:在运输网络中将每个配送中心均拆分成两个点,连接两点形成新弧,构造出新的网络,并给每条弧赋予参数,将此类运输问题转换为最小费用流模型来解决,可以使问题模型和运算简单化.在此基础上,考虑运输网络中配送中心和边的容量扩张问题.     

有运力限制条件下的军械紧急调运优化模型研究

军械调运是军械保障工作中一个十分重要的环节,关系到军械保障工作能否快捷有效地完成.考虑到战时状况下军械调运的复杂性、快速性、危险性等特点,文中建立了2种有运力限制条件下的多需求点、多货种军械紧急调运的优化模型,通过严格的数学逻辑推导,对2种模型给出了解析算法,并通过具体的算例表明了模型的正确性及算法的有效性.     

基于行小波编码的纹理隐藏三维地形数据算法

讨论利用纹理图像隐藏高程信息来保护三维地形数据的信息隐藏技术。首先提出了改进的基于行小波变换及其编码,在保持地形形状和起伏特征的前提下实现高程数据的极低比特率低存储压缩。通过研究可嵌入隐藏信息的小波系数集合生成方法并结合基于视觉系统(HVS)小波域量化噪声的视觉权重(JND)分析技术,提出了自适应确定信息嵌入强度的方法。由于隐藏过程采用分组密码Rijndael生成单向Hash函数,信息隐藏算法高度安全、可以公开。     

语义对等网中资源元数据混合索引策略研究

面向对等网络信息资源语义共享问题,首先提出了一种基于多本体的资源元数据描述框架,将资源元数据分为核心和扩展两部分,在此基础上重点对资源元数据索引策略进行了研究,提出了一种混合索引机制,针对资源核心元数据采用一种社区策略来进行组织索引,针对扩展元数据采取DHT和语义关联相结合的方式进行组织索引,其中结合了本地索引和全局索引的特点,并在此基础上对资源发现流程和负载均衡方法进行了设计。与现有相关系统相比,本索引体系有效地提高了对等网络环境下资源定位的效率和系统的可扩展能力。     

栈式自编码和残差神经网络的射频信号个体识别

传统基于暂态特征和稳态特征的射频信号个体识别方法存在特征提取困难、特征微小、无法区分射频信号个体差异等问题,识别率较低.随着深度学习技术的发展,结合栈式自编码网络深度融合目标特征优势和残差神经网络在解决退化问题时的优势,提出了一种基于SEA和ResNet网络的射频信号个体识别方法.包括信号时频域特征提取方法分析、多域特征拼接与融合、基于轻量化ResNetLite网络的射频信号个体识别方法等步骤.仿真结果表明,相对于传统时频域特征提取方法和BP分类方法,新方法能够有效提取和融合信号细微、高层次及深层次特征,且识别率有一定幅度的提升,同时,对计算资源、存储资源的消耗有约7倍的降低,可支持嵌入式设备小型化需求,便于工程实现.     

考虑专家偏好的基于概率犹豫模糊熵的多属性决策方法

针对现有概率犹豫模糊多属性决策研究中,专家权重和属性权重的确定存在主观随意性的问题,提出了一种考虑专家偏好的基于概率犹豫模糊熵和前景理论的决策方法.基于贴近度度量,考虑专家的偏好性,以追求整体一致性为原则确定专家权重;基于概率犹豫模糊熵,考虑专家的决策差异,度量评估信息的犹豫性和模糊性,确定属性权重;采用前景理论对方案评估信息进行集结,根据价值函数和权重函数得到方案的前景价值,并以此进行方案排序.通过算例对比分析,验证了所提方法的科学性和合理性.     

基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法

针对杂波环境中的目标检测跟踪问题,提出一种基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法。算法将目标状态和量测描述为随机集合,建立考虑目标出现、目标保持、目标消失等情况的目标状态随机有限集模型,以及考虑漏检和虚警的多传感器量测随机有限集模型。将目标的联合检测跟踪问题构建为目标状态集合的贝叶斯最优估计问题,并基于随机有限集理论对该贝叶斯估计算法的递推表达式进行严格理论推导。采用序贯蒙特卡罗技术实现算法的递推滤波。仿真结果验证了该算法的有效性以及算法相对于传统基于数据关联算法的性能优势。     

机群对地攻击分析动力学模型的建立及仿真分析

根据兰彻斯特作战动态方程的研究方法建立了机群对地攻击效果的分析动力学模型,并通过仿真分析、讨论了影响对地攻击效果的可能因素,如:目标分配形式,目标发现概率,攻击结果侦察概率以及假目标等.     

定位定向系统装配方案评价方法探讨

利用Monte Carlo技术建立起评估武器系统作战效能的模拟计算模型,利用该模型对定位定向系统装配于未来自行火炮的几种典型安装方案进行作战效能分析,并给出作战效能比较的结果.     

C3I系统效能仿真方法及环境研究

采用面向对象的方法和离散事件仿真技术,探讨了C3I系统效能仿真方法,并介绍了C3I系统效能仿真环境的设计思想。该环境能够支持多种模型的集成仿真,并易于扩展和扩充。