基于改进蜂群算法的无人机路径规划

人工蜂群算法存在初始蜜源具有随机性,后期收敛速度慢,易早熟等问题.运用最大最小距离积法处理初始蜜源,把K均值聚类算法与人工蜂群算法相结合,提出改进的人工蜂群算法,用于解决无人机路径规划问题.仿真结果表明改进的人工蜂群算法收敛速度更快,得到的解的适应度更好.     

基于领域建模语言的作战概念描述方法

针对传统统一建模语言(UML)和系统建模语言(SysML)主要面向一般软件工程和系统工程领域应用,缺乏作战概念相关领域知识的问题,提出了基于领域建模语言(DSL)的作战概念描述方法.基于SysML Profile扩展机制,在需求图中设计了能力、战略和战术等需求元模型,在块定义图中设计了武器装备体系、武器装备、传感器等类元模型.以此为基础,对分布式杀伤作战概念的静态结构和动态行为进行了分析描述,为有效缩短作战概念建模仿真周期、加强不同背景研究人员之间沟通交流奠定了基础.     

柴油机运动付的工作可靠度数学模型及检修期

柴油机运动付达到极限间隙时,必须修复,以达到要求的间隙。本文根据实际间隙和容许间隙的几种不同情况,讨论柴油机运动付的工作可靠度数学模型及检修期。     

一种基于混合概率PCA模型的高光谱图像非监督分类方法

提出了一种在期望最大化(EM)算法框架下同时实现混合概率主成分分析(PPCA)降维和聚类的高光谱图像非监督分类方法。它根据不同类别应各有自己代表性的特征集,将通常意义下的特征抽取和模式分类合并在一步内完成,尽可能地保留了可分性;同时该方法具有概率模型的优点,更适合高维数据处理。采用仿真数据和真实数据进行的比较实验表明,该算法较一般不加区分地对所有原始数据进行PCA降维再分类的方法能得到更好的分类结果。     

一种单像机对运动目标定位的新方法

运动目标的空间位置确定是光学测量的重要内容,具有十分广泛的工程应用背景。针对无目标距离信息和目标上已知控制点的单像机成像情况,通过假设目标服从某种运动规律,增加目标定位的约束信息,提出了一种单像机对运动目标定位的新方法:共线方程法。仿真计算证明了此方法的正确性和可行性。     

稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略

针对现有神经网络加速器在处理稀疏神经网络时存在的数据加载效率低、乘加资源利用率低、输出缓存寻址逻辑复杂等问题,提出了稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略。将属于同一输入通道的非零输入特征图像数据和非零权重进行全对全乘累加运算,降低了非零数据配对难度,提高了乘加资源利用率;通过采用输入驻留计算,以及密集型循环加载特征图像数据,大幅减少了数据片外调取次数;优化了输出缓存设计,解决了现有方案中存在的输出缓存地址访问争用、存储拥塞等问题。实验表明,与采用类似架构的细粒度脉动加速器相比,在处理单元面积上减少了21.45%;在数据加载速度方面平均提高了117.71%在平均乘法器利用率方面提高了11.25%,达到89%。     

基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪

空中强机动性目标在视频中表现出运动形变剧烈、运动规律难预测且背景特征不明显不稳定等特点,传统的检测跟踪算法不能有效地对其实施检测跟踪.为解决上述问题,提出一种不依赖于帧间运动特性的基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪算法.首先,利用提升框架实现图像的小波变换,得到目标的高频分量信息.然后,对高频分量进行融合,并提出了目标特征增强的方法,完成单帧图像的目标检测.最后,实现视频序列的实时跟踪.实验结果表明,该算法能够实时、准确地对空中背景下的强机动性目标进行检测跟踪,有效地解决了目标运动形变剧烈、某些帧中存在遮挡而造成后续帧失跟等跟踪困难.     

装备使用风险管理研究

任何活动都存在着风险,尤其是包含着复杂装备系统的军事行动,如对其风险管理控制不善,将会造成很大的危害与损失,严重影响部队的战斗力.在论述实施装备使用风险管理必要性的基础上,提出了装备使用风险管理的概念、益处、原则和责任,给出了包括6个步骤的装备使用风险管理的过程模型、相关概念及模型的使用要求,还对风险的类型、使用风险管理的类型和使用风险管理的应用进行了讨论,以期为我军提高部队战斗力提供新的和有效的方法与手段.     

任务期间多层级不完全修复件的备件配置优化

针对任务期内普遍存在的故障件报废问题,提出了多层级设备的备件配置优化方法,确定了隐含在备件层次结构中的不可拆卸不可维修单元,通过忽略维修时间将设备中的不完全修复件近似等效为消耗件,并从底层开始逐层把所有下层备件数量折算为顶层备件数量,从而利用伽马分布的可加性计算设备的可用度,最后通过改进的边际算法得到备件分配方案。算例中通过与仿真方法的对比验证得出:只要维修时间不是过长,优化方法所得备件分配方案合理可行、易于实现,基本能满足保障要求。     

基于主成分的改进马氏距离TOPSIS方法

针对指标变量线性相关,导致变量协方差矩阵行列式(广义样本方差)为零无法应用马氏距离的情况,采用主成分分析法对指标变量进行线性组合,在不减少信息量的同时,得到少数几个不相关的主成分,由主成分构成的协方差矩阵行列式不再为零。依据降维后的主成分变量,采用基于马氏距离的逼近理想解法对五种预警机探测引导能力进行了排序,经检验其结果与实际情况相符。