基于Matlab神经网络的水下目标识别

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了目标像素灰度分布特征提取方法,并针对水下光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.对图像矩阵通过奇异值分解得到了目标有效维特征向量,分类器设计采用了Matlab环境下的BP神经网络,识别结果是令人满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

基于属性匹配的装备保障体系建模方法研究

现有装备保障体系拓扑建模方法难以描述体系内部异质节点及各功能子网之间的关系,借助超网络理论提出了装备保障体系网络建模方法.定义了基于超网络的装备保障体系概念;提出了基于"三层五网"结构的装备保障体系超网络模型,结合欧式距离算法提出了基于属性匹配优先的边连接策略;以某战区装备保障体系为例,仿真表明该模型展现出近似无标度特...     

基于非独立测试的诊断策略优化生成

诊断策略优化设计是测试性设计中的一项重要内容.实际中的测试彼此间并非独立,即测试费用依赖于测试的先后顺序,针对这一问题,提出将测试划分成不同的测试模式,规定当一个测试序列中存在模式变换时必须考虑附加的转换费用.建立了同时考虑测试费用和模式转换费用启发式评估函数,并基于该启发式评估函数设计了近似最优的搜索算法,应用案例验证了本算法.试验表明该方法有效地解决了非独立测试的诊断策略优化生成问题.     

POSS改性AFG-90环氧树脂体系流变特性

对新型有机-无机杂化纳米材料多面体低聚硅倍半氧烷(POSS)改性AFG-90环氧树脂体系前后的粘度变化进行研究,并根据双Arrhenius方程建立了与试验数据较为符合的化学流变模型,同时以此模型对改性树脂体系RTM工艺性能进行评估.     

反舰导弹电子对抗仿真问题的研究

为观察、评估和研究针对反舰导弹末制导雷达的电子干扰的效果,研制了一个反舰导弹电子对抗仿真系统。文中给出了该仿真系统的模型框架,从仿真可信度的角度对其中的末制导雷达仿真模型作了进一步的说明,并介绍了该仿真系统在针对反舰导弹末制导雷达的电子干扰技术研究方面的应用。     

用神经网络变易有效焦距的摄像机标定法

针对传统摄像机标定中由于像差等非线性因素的影响造成结果精度和稳定性不高且算法复杂的特点 ,提出了用 4层前向神经网络模型变易摄像机横纵向有效焦距的方法。给出了摄像机标定结果和用标定后的摄像机进行三维立体测量的结果 ,并与传统方法作了对比。结果表明 ,基于神经网络的摄像机标定方法可以获得比传统方法更高的精度和稳定性     

军事领域仿真工程——仿真在联合作战研究中应用的途径

在分析军事领域仿真活动类型的基础上,提出通过军事领域仿真工程来促进仿真在联合作战研究中的应用.将军事领域的仿真活动区分为分散、集成和领域三个层次,讨论了不同层次的仿真活动的特点以及相互关系,阐述了军事领域仿真工程的内涵和目标,分析了涉及的关键技术,提出了当前迫切需要进行的若干工作建议.通过尝试探讨军事领域仿真活动的发展规律,期望有助于增加军事领域仿真活动的有序性.     

指挥控制系统故障诊断专家系统的设计与实现

以专家系统理论为基础,针对某指挥控制系统的组成和下属工作站的结构特点,分析了该系统故障发生和故障传播的机理,应用故障树分析法,建立起系统的故障树。研究了故障的知识获取和表示方法,推理策略和推理机的构建。应用面向对象技术,构建了一种基于层次诊断模型与故障树分析法相结合,融经验诊断和原理诊断为一体的故障诊断专家系统。     

三明治复合材料加筋L型接头的弯曲承载能力和损伤机理

针对一种三明治复合材料加筋L型接头,介绍了其结构形式和成型工艺,通过试验测试了接头的弯曲承载能力,分析了接头的破坏模式,并对其损伤机理进行了研究,以探求接头的技术改进路径。研究结果表明:L型接头具有良好的吸能效果,在结构发生大变形破坏时,仍具有较高的弯曲承载能力;L型接头的破坏主要发生在垂横加强筋的相交处,初始损伤是相交处侧面的玻璃钢和芯材发生界面分离;工程上应将改进L型接头垂横加强筋相交处的蒙皮和芯材之间的连接工艺作为提高接头承载能力的技术路径。     

分布式异构集群中节点优先级调优算法

节点优先级常用于评价异构集群中节点的性能,因此节点优先级评价指标权重的选择非常重要。采用层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)建立了节点优先级评价指标体系,计算得到各指标的初始权重,并使用BP神经网络对初始权重进行优化。训练时,BP网络输入为集群运行中采集的节点实时资源数据,输出为节点的优先级。分析网络训练完成后得到的权重矩阵可以获得各优先级评价指标的优化权重。实验表明,基于AHP和BP的节点优先级评价模型可以更加准确地分析节点性能。相比于Spark默认算法和权重未优化的对照算法,使用调优后的节点优先级可以有效提高集群性能。运行不同工作量的相同负载时,集群平均性能分别提高了16.64%和9.76%;处理相同工作量的不同负载时,集群的平均性能分别提高了12.49%和6.54%。