基于熵权-集对分析的远火武器系统模拟训练效果评估

针对某型远程火箭炮武器系统训练效果评估的问题,在分析该武器系统营连射击指挥车装备操作的特点基础上,确立了较为科学的评估指标体系和评价等级标准.考虑到评估指标和评价等级往往存在诸多模糊随机性,运用熵权理论和集对分析方法建立了多指标评估模型和具体实施步骤,并以在营连射击指挥车训练模拟器上的实操模拟训练过程为例,精准全面地对组训人员的专业操作训练效果评估,结果表明该方法简单可行、科学客观,能够较为准确地评价受训人员的训练水平.     

基于奇异谱修正香农熵的雷达信号识别方法

针对当前雷达辐射源识别在低信噪比下识别率准确率不高,信号处理过程中难以很好保留有用信息的问题,提出了一种基于奇异谱修正香农熵(Singular Spectrum Modified Shannon Entropy,SSSE)的雷达调制信号识别方法.通过符号化聚合近似和奇异谱分析对雷达信号进行处理,求出信号的分类特征SSSE,通过分类器将处理后的信号进行分类.仿真结果显示,该方法在低信噪比范围下,仍有较高总体识别率,并且优于符号化聚合近似和奇异谱分析法.     

基于动态时间规整下密度聚类的轨迹识别研究

为使地空导弹兵模拟训练系统获得的目标机动轨迹更加贴近实战、更有依据性,考虑对演习训练产生的轨迹数据进行分析,设计了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,针对有噪声数据的基于密度的空间聚类)预分类的DBSCAN改进DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)聚类算法来分析机动轨迹.并与未预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法进行对比,发现其运行效率和分类准确度方面均较优.同时分析了数据结构和算法的参数对分类效果的影响,发现数据规模越大,DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法的优势越明显.通过仿真得到了使DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法发挥最高效率的参数.     

基于模糊均值聚类算法的图像分割

将图像直方图统计特性引入到FCM聚类算法的目标函数中,用混合粒子群优化算法对目标函数进行全局最优求解,提高了图像分割的运算速度。     

基于蚂蚁聚类算法的炮兵阵地选取方法

在对炮兵作战地域进行地形分析的基础上,提出运用蚂蚁聚类算法选取炮兵阵地的方法.针对炮兵阵地配置的特殊要求,将模糊数学中的隶属度概念引入到炮兵阵地聚类算法之中.最后通过实验分析了此方法的优缺点,对炮兵指挥决策有一定的参考价值.     

具有热阻、热漏和内不可逆性的联合卡诺热机生态学优化

用有限时间热力学的方法分析具有热阻、热漏、内不可逆性的定常流联合卡诺型热机循环.导出了在傅立叶导热定律下联合循环功率、效率和生态学指标的性能,并进行优化;得到功率、效率和生态学指标之间的优化关系,并由数值计算分析了功率、效率和循环熵产率之间的关系.所得的结果表明,最大生态学指标下的效率十分接近于联合循环可以达到的最大效率;相应的熵产率也要低于以输出功率为优化目标时的熵产率.     

粗糙集中不确定性测量的修正粗糙熵方法

分析了引起粗糙集中不确定性的因素,对已有的测量不确定性的粗糙度与粗糙熵方法进行了比较,提出了一种修正的粗糙熵方法,证明了此粗糙熵的性质,并将基于等价关系的修正粗糙熵拓展到基于一般二元关系下的广义修正粗糙熵,同时给出了广义修正粗糙熵的定义及性质.通过分析和实例可以看出,所提出的修正粗糙熵方法可以用来更合理、更精确地测量粗糙集中的不确定性.     

热处理对FeCrNiCoCu高熵合金涂层的影响

采用自动化高速电弧喷涂技术,并结合FeCrNiCoCu粉芯丝材制备了高熵合金复合涂层,使用差示扫描量热法分析了涂层中非晶结构的转变温度.同时,对涂层进行了不同温度条件的热处理,研究了热处理前后涂层的组织结构、硬度及其磨损性能.结果显示:高熵合金涂层在500℃附近发生了非晶结构的晶化转变;热处理前涂层中主要含有CuNi、Fe3Ni2、Cr2Ni3等组成的面心立方结构固溶体和少量Fe3O4相,热处理后,氧化物Fe3O4峰强度随着加热温度的升高而增强,并且当温度超过500℃后,涂层中出现了Ni-Cr-Fe相;涂层的显微硬度随着热处理温度的升高而升高,在500℃出现最高值,涂层表现出了明显的回火硬化特征,耐磨损性能较热处理前的涂层有明显提高.     

基于MED的滚动轴承故障特征提取方法及其应用

为提取微弱的轴承故障信号,研究了一种基于最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)的滚动轴承故障特征提取方法:在利用AR模型去除齿轮啮合产生的确定性信号的基础上,对保留信号进行最小熵反褶积,增强冲击信号.该方法避免了传统轴承故障诊断方法中带通滤波器设计的难题,实车测试表明:与共振解调技术相比,该方法提取的滚动轴承故障特征更加明显,更适合于工程应用.     

基于标签树的生长干部招生计划聚类方法

生长干部招生计划是规定军队干部补充来源渠道及数量规模的重要依据,对干部队伍建设与发展具有重要的意义。随着招生计划每年拟制与积累,分析与评估计划将会起到辅助决策的作用,对招生工作的实施带来深远影响。本文从数据挖掘的角度,以聚类的方法研究分析招生计划,这为分析历年计划的波动性并理解评价计划与政策的贴合度提供了定量分析的手段。首先分析了招生计划的特点,进而提出以标签树量化招生计划的解决思路,通过抽取标签树中的特征子树作为聚类中的度量特征,并采用共现的方法实施"先形成核心,再依次分类"的步骤完成聚类。实验表明该方法在合成数据集和真实数据集上聚类效果较好、效率较高,对分析招生计划具有一定理论意义。