核动力冷却剂主泵控制的模拟实践

冷却剂主泵是核动力装置系统中的重要设备之一,为模拟核动力系统,对冷却剂主泵切换控制采用电气模拟的方法。实践证明,这既节省经费,结构简单,同时逼真性好,工作性能可靠。     

一种基于统计参数映射融合独立成分分析的新的激活区探测方法

统计参数映射在某种程度上依赖于广义线性模型和高斯场理论。广义线性模型的缺陷在于这些假设不能很好地表示fMRI数据,并且脑活动分布模式和血液动力学模型也不能由广义线性模型回归方程来恰如其分地模拟。而独立成分分析不能够提供每一独立成分激活区的显著性估计,这使得实验者不能够很好地解释所获得的结果。提出一种将SPM和ICA技术进行融合的方法,此方法可以将ICA自身的某些优势和GLM的假设检验方法结合起来,互相取长补短。实验结果证明了这种方法在探测由运动任务所产生的激活区方面是有效的。     

基于卷积神经网络与滤波融合算法的某惯导系统剩余寿命预测模型建立

在对产品中具备大量运行观测性能数据的关键系统部件进行剩余寿命预测的过程中,因寿命数据稀少难以建立寿命分布模型。而对产品性能观测数据进行退化建模,传统退化过程分析模型对于产品性能观测数据适应性差导致产品寿命预测精度低、有效性弱的问题,充分挖掘部件退化数据信息,依据相关退化分析技术,基于统计模型中的滤波预测方法与机器学习技术中的回归卷积神经网络（regressive convolutional neural networks, RCNN）预测方法建立产品剩余寿命预测融合模型。融合模型结合了滤波预测模型对产品退化状态的挖掘能力、不确定表达能力与RCNN网络模型良好的数据适应性、预测的准确性,提高了产品退化数据分析的准确性及有效性,可对产品关键部件的寿命进行有效预测,为产品中具备大量运行观测数据的关键系统部件健康管理提供辅助参考。     

基于改进支持向量回归机的天基信息系统效能评估

天基信息系统效能的评估对于一体化作战的现代战争具有重要意义。针对武器系统效能评估的影响因子复杂、样本数量少、非线性较强等特点,采用支持向量回归机算法,并引入布谷鸟搜索算法对支持向量回归机的3个参数进行优化选取。仿真实验结果表明,改进支持向量回归机与传统支持向量回归机、BP神经网络相比,具有更高的准确度,可以有效地对天基信息系统进行效能评估。     

后方仓库管理保障能力评估指标体系设计

为科学全面地对后方仓库的管理保障能力进行评估,有针对性地完善和加强后方仓库后勤保障能力,借助SPSS软件运用相关性分析和主成分分析法,构建了包含基本业务、组织管理、安全工作、战备建设和基础设施5个方面的后方仓库管理保障能力评估指标体系,并对其进行信度和效度的检验,验证其可行性。该体系的构建对后方仓库的定级分类具有重要意义,也为今后仓库的发展建设提供理论基础和决策意义。     

毫米波主被动阵列探测技术

针对单通道探测的不足,提出了毫米波主被动阵列探测技术,为导引头提供更加真实详细的目标信息。主被动复合探测体制可以结合雷达和辐射计的优点,远程时使用主动探测,可以增加探测距离,近程时使用被动探测,可以避免角闪烁。当弹丸以一定转速垂直下落时,毫米波波束和弹轴成特定角度对地面作螺旋圆锥扫描,当波束扫描过目标时,探测器阵列输出与目标相对应的信号,通过对各个通道信号作相关处理判断即可确定目标的精确方位,此时输出修正或起爆信号。试验表明该技术能够精确探测目标中心。     

通信侦察中基于神经网络的伪码序列估计

针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变步长学习算法,在估计在线特征值的基础上来控制步长的变化,以使神经网络最终达到较好的稳态收敛。理论分析和仿真结果表明,本方法能在较低信噪比的情况下对较长伪码进行准确的估计。     

遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用

对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨,切削温度回归模型辨识的实例表明,该方法是有效的.     

PAAMS欧洲新型舰载防空系统

近年来,随着欧洲国家的新型航母开始服役,以及鉴于“谢菲尔德”号在马岛战争中被击沉和美海军的‘斯塔克”号在两伊战争期间遭受重创的教训,欧洲部分国家对舰载防空武器系统的重视和投入开始不断上升。法国、意大利和英国合作开发的舰载防空系统——“主防空反潜导弹系统”（PAAMS）,将装备法国、意大利的“地平线”级护卫舰和英国的45型护卫舰,主要用于防空和反潜作战。