快速的复连通区域扫描线图形填充新方法

对复连通区域填充算法进行了细致的研究,提出一种新的扫描线填充算法。该算法先对目标边界进行标注,提供判断条件,然后用扫描线进行填充;该算法不仅适用于单连通区域,而且也适用于复杂区域的填充。该算法效率高,通用性强,实现简单,填充准确。     

风险评价在军队营区环境管理中的应用

分析了军队营区环境风险的概念,认为要消减军队营区环境风险,不能仅考虑降低风险概率或风险后果,而应从风险概率与风险后果两者的乘积效应出发,通过综合分析和控制环境风险系统来解决;着重探讨了军队营区环境风险评价的内容和方法,包括环境风险识别、环境风险预计、环境风险评价与对策.军队营区环境风险评价可从二个层次进行评价一是从事件及与之有关联的周围环境条件出发,按"环境风险系统"的思路,从风险源、初级控制条件、二级控制条件、目标4个阶段进行评价;二是从事件或行动的具体问题出发,评价其风险的重大性和可接受性.最后讨论了军队营区环境风险管理的内容和方法.     

也谈加强大学生艰苦奋斗教育

本文以“两个务必”的要求为切入点 ,阐明了新形势下对大学生加强艰苦奋斗教育的必要性和紧迫性 ,并对如何开展艰苦奋斗教育提出了一些新的见解和方法     

长短周期记忆网络微调的氧气浓缩器寿命预测模型迁移

针对寿命预测模型迁移问题,提出了一种长短周期记忆网络微调(long short-term memory fine tune, LSTM-fine-tune)的迁移模型,利用理想条件下的试验数据对模型进行训练。在迁移过程中,对部分LSTM网络层进行冻结,利用实际服役环境下的数据对网络其他部分进行修正。为验证模型的泛化能力,采用不同相位与幅值的正弦函数生成数据,通过学习数据获取正弦函数的经验知识,并应用至其他正弦函数的回归,结果表明LSTM-fine-tune模型能够快速拟合,平均均方误差仅为1.033 5,明显低于直接预测误差1.536 8。为通过实际监测数据检验本方法泛化能力,分别获取了试验条件下与实际服役环境下氧气浓缩器的数据,对模型的泛化能力进行验证。结果表明,迁移后训练集预测精度提高了43.0%,测试集预测精度提高了20.2%。     

三维多目标纯测向无源定位方法

针对多传感器测向定位中方位配对的困难,提出分两步的三维多目标纯测向定位方法.该方法先利用方位信息,粗略估计目标二维位置,并采用方位角误差进行粗略的目标真伪判别,再采用蛙跳式梯度法精确求解目标的三维位置,并利用方位角与俯仰角偏差对目标真伪进行判别.仿真结果表明,该方法能快速地以较高概率、较高精度对多目标进行定位.     

遗传算法在防空导弹火力优化分配中的应用

介绍了遗传算法的基本原理、算法设计并结合遗传算法主要解决了如何把目标分配给火力单元的问题,编写了相应的程序,并给出了一个基于遗传算法的火力优化分配方案。     

连续信息空间中的信息泄漏问题研究

在联邦式作战仿真平台中,互相通信的主体在进行通信的同时还需要保护其私有的信息。讨论了基于线性方程组“无穷解”条件下的连续信息空间的信息泄漏和保护问题,包括该模型的基本特性和防止泄漏的方法,指出了存在信息的部分泄漏问题,并给出了检测部分泄漏的方法,为提高计算性能,可指定检测子空间,最后,讨论了信息动态改变对信息泄漏的影响。     

一种新的近似优化方法——变复杂度优化

随着仿真技术的发展,基于仿真的优化在工程、军事等领域越来越占据突出的地位。随着高逼真度仿真模型的大量使用,仿真优化计算的时间复杂度成倍增长,使得采用传统的优化技术无法取得令人满意的效率。提出了一种基于近似模型的变复杂度优化方法,它通过标度函数保证优化的收敛性,通过信赖域方法保证优化在有效的范围内进行。数值算例表明这种算法能有效降低对于高复杂度模型的调用次数,达到降低仿真优化计算复杂度的目的。     

脉冲激励下船舶结构谐振响应预报及其模态阻尼参数识别

从模态识别基本原理出发,对脉冲激励下的时-频域响应、谐振激励下的时域响应的表达式进行推导,找到了其时-频域下的幅值关系,认为一定条件下谐振响应中伴随自由振动成分短时间内难以衰减,指出谐振激励力幅值与脉冲力幅值相等时,脉冲响应频谱对应频率下的幅频与谐振下的强迫振动幅值相等。在建立响应等价关系的基础上,推导了仅通过脉冲响应频谱上有限个谱线信息所确定的某阶模态阻尼比的计算公式。利用船体梁模型验证了响应预报及阻尼比估算的准确性。完成了2块不同材料典型船体板单元模型的前8阶模态阻尼比测试,通过数值计算结合试验响应频谱验证了方法的快速性、可靠性。     

基于贝叶斯网络的作战目标评估

在作战指挥决策活动的筹划阶段,对敌体系要害和关键点的分析,当前尚未形成系统方法。针对此问题,利用贝叶斯网络在非精确知识表达与推理领域的优势,提出了综合考虑目标价值、打击难度、打击效果等因素的作战目标评估模型。根据判别贝叶斯网络分类器性能优于生成贝叶斯网络分类器的特点,在经相关领域专家论证的样本数据集的基础上,采取梯度下降法训练得出评估模型各结点条件概率分布。最后,利用Netica仿真软件,经样本数据测试,证明了作战目标评估模型的合理性。