基于Pocket PC的便携式故障诊断专家系统设计

提出了基于Pocket PC平台的故障诊断专家系统结构设计,阐述了Pocket PC、关系型数据库技术和数据挖掘技术在便携式故障诊断专家系统中的应用,讨论了产生式规则的二元化表示、基于关联规则Apriori算法的辅助知识获取、基于数据库的知识库构建和推理机简化设计,探索了故障诊断专家系统便携化、小型化应用的方法.     

面向任务的装备保障力量抽组模型研究

对装备保障任务所需保障力量的抽组问题进行了数学描述,建立了以时间为约束费用最低和紧急抽组两类情况的模型,并研究了相应的算法,尤其是将后者分为两个阶段建模,降低了算法的难度.最后采用一个实际算例验证了算法的可行性.     

基于军事信息网格的电子作战文书系统建设

为构建适用于一体化联合作战的电子作战文书系统,提出建设基于军事信息网格的电子作战文书系统的具体方法。通过对军事信息网格与电子作战文书系统相互融合的论证,综合得出一套高效的一体化联合作战电子作战文书系统。该系统可以在一体化联合作战指挥中利用军事信息网格的强大处理能力,充分保障战区内各指挥平台与作战单元的互联、互通、互操作。     

军事通信中ad hoc网络路由协议性能分析

移动ad hoc组网灵活,抗毁性很强,将在未来的军事通信中发挥重要作用。因此,对于移动ad hoc网络研究中的首要的路由问题作了探讨,先简要介绍了两种典型的路由协议OLSR(Optimized Link State Routing)和AODV(Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing),接着利用网络仿真工具OPNET分析了AODV的协议特点,最后比较了两种路由协议的性能。仿真结果表明AODV路由开销小,但时延大,节点移动过快时存在路由稳定性的问题;OLSR路由开销很大,但时延相对较小。因此在搭建军用adhoc网时,应根据实际使用情形做出选择。     

基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法

由于卫星轨道测量数据中含有非线性误差,使用传统的最小二乘多项式拟合方法对其进行预处理必然会降低定轨精度.在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性误差,提出了基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法,以提高数据预处理的精度.对某卫星USB跟踪数据应用该方法进行了仿真,仿真结果表明:该方法可以分离出观测数据中的白噪声和非线性误差,从而可以在观测数据中消除非线性误差的影响,提高数据预处理的精度.     

杂合数据的粗糙集属性约简方法

针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法.首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义.为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象集合在条件属性下的上、下近似的覆盖划分.之后,通过各对象基于条件属性和决策属性的上、下近似下的分布矩阵描述,利用最大分布矩阵,直观地得到两种不同观点下的约简结果.实验结果表明了本算法的合理和有效性.     

具有多传感器信息融合功能的无人机仿真系统

随着无人机系统的发展,信息融合技术成为提高其机载传感器信息处理能力的有效手段.介绍了一种具有多传感器信息融合功能的无人机仿真系统的设计与实现.该系统采用全数字方法模拟了无人机仿真系统的内容和功能.详细讨论了仿真系统的功能模型和结构模型,对各仿真子系统和软件实现思路进行了介绍.该系统可用于无人机仿真系统中.     

新型洛伦兹惯性稳定平台控制器设计与实现

针对现有惯性稳定平台(Inertially Stabilized Platform,ISP)使用机械轴承干扰量大,使用气/液浮轴承难度高,使用纯电磁磁轴承线性度差的缺点,提出了一种基于混合轴承的混合式稳定平台-洛伦兹稳定平台,介绍了洛伦兹力磁轴承结构和平台工作原理,建立了系统的动力学模型,构建了以偏转角度和线圈电流为状...     

纳米材料和纳米技术提升传统产业

纳米材料具有一些特殊的、优异的性能,将纳米材料作为复合添加剂对某些传统产品进行改性,可以显著提高产品的性能或使他们具有新的功能。研究了不同的纳米复合材料在聚胺酯合成革、外墙涂料、塑料、抗菌剂、永磁铁氧体以及润滑油等方面的改性和工程应用,并简述了利用纳米技术在改造和提升传统产业方面取得的成果以及在产业化方面做出的实质性业绩。     

监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘

运用数据挖掘的方式分析运动轨迹数据在目前可以说是一种尝试。基于传统数据挖掘方法Apriori的思想,提出了一种监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘算法。首先以特征点表示连续的运动目标轨迹,然后设计了一种轨迹相似度测量机制,最后基于相似度测量获得的轨迹段频率,将Apriori挖掘算法应用到2D运动轨迹数据,从中发现频繁轨迹隐含的一些感兴趣模式。实际的和人工生成的轨迹数据实验表明了算法的正确有效性。