基于Markov Logic的军事系统效能评估

由于军事系统中存在不同的体制编制和多变的网络结构,并且军事单元能力发挥不稳定,信息延时不确定,因此为完成特定军事任务,系统中会存在诸多OODA过程,以至于难以评估军事系统的效能.针对目前效能评估方法人为定性评估成分较大,或者评估过程忽视军事实体间的相关联系而仅在统计意义上进行评估,将军事系统的不确定性纳入评估体系,基于统计关系学习框架Markov logic以OODA军事策略为基础对不同军事规则进行一阶逻辑建模,并以当前网络态势为先验条件,应用Alchemy工具对表示最终作战效能的原子谓词进行条件概率推理,求得该网络作战效能期望,突出了模型对不确定信息的处理能力.最后研究了军事单元和军事体制对系统效能的影响,实验结果验证了本模型的有效性,表明其具有一定的实践和理论意义.     

航天飞行器中的湍流问题

航天飞行器外部绕流与发动机内流均涉及湍流问题,湍流已成为现代飞行器设计中的重要元素之一。对边界层和混合层等模型问题的研究给出了湍流的一些机理认识,这些认识可指导飞行器中的湍流应用。     

仪器状态转换图对测试软件运行时间影响的分析

针对仪器状态转换图对测试软件运行时间产生的影响,以NI6221数据采集卡为例,讨论了仪器状态转换图的获取方法,分析了仪器状态转换图对软件运行时间影响的作用机理,提出了通过仪器状态转换图改善软件运行时间的方法,提高了测试效率和准确性,对武器系统测试具有一定的参考价值。     

Vague物元及熵权的空袭目标威胁评估

为了应对防空反导作战需求,提出了一种基于Vague物元及熵权的空袭目标威胁评估方法。建立了空袭目标威胁评估复合Vague物元的概念,提出了一种新的将复合Vague物元转化为适合度物元的排序函数,使复合Vague物元便于量化处理,并运用熵权法客观地计算出了各空袭目标属性的权重,根据空袭目标威胁评估物元与正负理想物元的相对贴近度最终得到了目标威胁程度的排序。实例分析验证了该方法的实用性和有效性。     

基于多级Sigmoid神经网络的城市交通场景理解

交通场景的理解是交通监控、汽车安全辅助驾驶的基础.提出一种基于多级Sigmoid神经网络的城市交通环境理解方法.将5个3D结构特征与物体外观特征相结合表征城市交通环境,为了提高交通环境识别率,采用多级Sigmoid神经网络(MSNN)进行图像分割与识别.在公共测试视频数据库CamVid dataset 进行实验,实验结果表明了该方法的有效性.     

基于ePCANS模型的C2组织本体建模方法

指挥控制(C2)是战场的核心,现代C2组织既要能支持网络中心行动,还要能支持"计算战",因此建立C2组织的高层概念框架和一致的知识表达框架是C2组织研究的核心问题。对PCANS模型进行扩展,建立了C2组织高层概念模型——扩展PCANS(ePCANS),以ePCANS模型为基础,提出了C2组织本体的概念体系,并研究了C2组织本体建模方法。研究成果对C2组织的概念与应用研究具有重要的参考价值。     

雷达网优化部署仿真系统研究

雷达网优化部署仿真系统可以模拟雷达网的部署,自动地计算出雷达网各项战术指标,并能对雷达网的部署方案进行评估、调整、选优.主要描述了雷达网优化部署仿真系统的组成、其核心部分优化部署模块数学模型的建立及其理论依据、该数学模型优化算法的实现及其与其它优化方法的性能比较.     

基于彩色的概率跟踪及其快速实现

针对基于彩色的概率跟踪中每一时间步每一个像点都要计算彩色直方图导致计算代价大大增加这一瓶颈问题,提出了一种减少直方图搜索区域从而提高计算效率的方法。根据前一帧中跟踪器的输出,在当前帧中建立一个基准窗口,并将其分割成若干个相等的子窗口,分别计算出它们的彩色直方图。然后根据像点滤波中不同像点的搜索区域与基准窗口的相对关系,找出重叠部分,从而可以利用该部分已知的子窗口的直方图而无需重复计算,只需计算不同部分即可,实验结果表明,该方法使计算量减少了50%以上。     

Fe~(3+)与S~(2-)反应的研究

Fe3+ 与S2 - 反应是一个典型的竞争反应 ,反应的生成物与反应条件有着非常密切的关系。通过理论研究和实验验证 ,确认在酸性介质中反应的生成物为Fe3+ 和单质S↓ ;在碱性介质中反应的生成物为黑色Fe2 S3↓。     

网格方程组并行计算预条件迭代若干性质及应用

对网格方程组作区域分裂并行计算 ;分析了预条件迭代谱条件的若干性质及其对算法收敛性的影响 ,为构造预处理提供了理论依据 ,并应用于区域分裂并行计算