Agent目标判别的神经网络-证据理论法

重点研究了目标识别领域中证据理论与模糊神经网络相结合的多Agent数据融合方法.作为传统Bayes理论的推广,证据理论由于满足更弱的信息来源条件,尤其是在区分不确定与未知方面显示了很大的灵活性,因此备受关注.然而,基本可信度的分配是一个与实际应用密切相关的问题,也是较难操作的一步.本文通过对模糊神经网络的训练来处理证据理论的基本可信度分配问题,经计算机仿真表明这是一种行之有效的方法.     

机动目标模型研究与发展综述

对机动目标模型的研究与发展进行了回顾,指出了各个模型的局限性,重点对Singer模型和“当前”统计模型的优缺点进行了分析,并得到有意义的结论;最后指出了未来机动目标模型研究的方向和趋势。     

基于模糊数学对区域太阳能利用潜力的综合评判

应用基于模糊数学的综合评判方法主要对北京、长春、济南、拉萨、昆明、银川、乌鲁木齐和重庆八个城市地区太阳能利用潜力进行了评判和分析,综合考虑了日照百分率、年总云量等因素对太阳能利用的影响,建立了太阳能地区适用性综合评价指标体系,评价的权重集、判断矩阵、隶属度函数,并以八城市为例给出具体步骤和结果,比较科学地对我国太阳能利用潜力进行了科学评判,对我国的太阳能地区利用具有借鉴意义.     

长输管线泵机组状态监测与诊断系统研究

介绍了一个输油泵机组状态监测与故障诊断系统,研制该系统的目的是为了实时掌握输油泵机组的运行状态,为针对性的维护提供依据和手段.设计的系统一方面能对机组的运行状态进行实时监测,产生各种数据报表,另一方面能对机组的常见故障进行诊断分析,及时、准确地对泵机组各种异常状态或故障状态作出诊断,预防或消除故障,同时,也能为泵站运行提供必要指导,减轻管理人员的劳动强度,确保输油泵机组长期、稳定、高效、低耗地运行.     

基于访问控制的内网安全模型研究

内网安全是近年来逐渐为人们所重视的网络信息安全研究领域.通过分析企业信息网内部存在的主要安全隐患,提出了以基于角色的访问控制为基础,包括安全基础、安全建模、安全应用等三个概念层次的内网安全模型.其中,安全基础层通过统一资源表示法、用户身份认证、用户权限赋予等技术完成内网资源的分类与分配;安全建模层整合自安全存储、信息加密、抗否认等安全服务,是内网安全模型的核心;顶层是安全应用层,支持全面的安全应用服务.最后给出了内网安全模型的实现框架设计以支持内网安全问题的有效解决.     

一种新型模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法.该方法先使用模糊c-均值聚类算法(FCM)实现测量空间的模决分割以决定模糊规则的个数,再使用模糊IF-THEN规则对分割后的各区域分别采用局部BP模型去进行逼近,最后再通过离线学习以获得不同区域故障输出与测量输入的非线性动力学特性.应用表明,提出的模糊神经网络结构、原理及实现方法是合理可行的,经过离线学习后的网络可实现对非线性系统的在线实时状态跟踪和诊断,可提高故障检测的正确率和快速性,并具有较好的泛化性能.     

广义的坦克远程火力军事需求分析

由于广义的坦克远程火力(ELFoT)侧重于火力体系,存在坦克远程火力定位及其与地炮火力的区分问题,因此从未来20年内火力的发展与作战运用的角度界定了坦克远程火力,分析了它与支援火力的关系,并改变过去武器系统需求分析的思维模式,单纯从战术上分析了其作战任务、作战力量使用、作战对象及其运用价值等需求问题,最后论述了装甲机械化部队(AMT)的发展与再定位.     

潜艇水下推算舰载机作战时间动态计算模型

由于受探测手段的限制,水下潜艇对空中目标的威胁评估一直是研究难题.针对潜艇所能获得的各种信息,分析了舰载反潜直升机作战起飞影响因素、跳跃时间影响因素以及声纳定测时间影响因素,给出量化形式,构造出了潜艇水下推算舰载反潜直升机作战时间的动态计算模型,为潜艇定量评估潜在空中目标的威胁程度提供了合理的逻辑支持.     

潜射反舰导弹作战效能评估

基于潜射反舰导弹的特点,提出了潜射反舰导弹作战效能评估的方法.根据美国工业界武器系统效能咨询委员会(WSEIAC)提出的ADC模型,对系统效能的有效性A、可信赖性D和能力C进行了具体分析,建立了潜射反舰导弹作战效能的数学模型,并给出了算例分析,对潜射反舰导弹作战效能的提高有一定的指导意义.     

枪械产品故障树的模糊分析

事件发生概率的获取是故障树分析(FTA)中的重要环节,然而在一些故障发生频率很低的场合,要获得大量的故障数据几乎是不可能的,传统的故障树分析把事件发生的概率处理成精确值,忽略了数据的不完备性及环境的模糊性.针对这一问题,在枪械产品的可靠性研究中提出了模糊故障树分析方法,将现有统计数据和工程技术人员的经验结合起来,在容许误差范围内,求解出了事件发生概率的取值空间,使结果更接近实际情况.