雷达智能BIT故障预测方法研究

在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上,介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取,并详细介绍了模型参数的选取过程,避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域,并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证,实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。     

基于访问特征负载预测的负载均衡算法

为了提高web集群负载均衡的效果,结合web服务用户访问静动态内容的特征,提出了一种基于访问特征负载预测的负载均衡算法。首先建立网络带宽负载和CPU、内存综合性能负载的小波包一支持向量机回归混合预测模型;然后根据用户请求的类型,结合负载预测的结果对任务进行分配和调度。仿真结果表明：与传统的基于负载预测的负载均衡算法相比,基于访问特征负载预测的负载均衡算法能达到更好的负载均衡效果,从而有效提高web集群的整体性能。     

基于仿真和实验的火炮射弹当量系数研究

火炮射弹当量换算系数是确定火炮身管寿命的关键参数,当量换算系数的计算目前是国内外火炮寿命研究领域的一个难题.有限元仿真分析可计算出实验无法或难以测量的数据,通过实验拟合出炮钢磨损速率的数学模型,结合有限元仿真计算和内弹道公式编程计算的结果,来计算火炮射弹当量换算系数.试验结果证明该方法计算的当量换算系数精度较高,能够满足实际使用要求.     

GA BP网络在机体研制费用预测中的应用

针对目前BP神经网络在应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中引入交叉概率和变异概率与个体的适度值相联系,改进了操作算子,而且在交叉操作后又引入模拟退火机制,提高遗传算法的局部搜索能力.建立了基于改进遗传算法的BP网络费用预测模型,并以某型飞机机体进行实例分析,计算结果表明,该方法预测的准确性更高,且预测结果稳定.     

2030年前外军炮兵防空兵装备发展预测

随着各主要国家陆军转型和装备建设的加速,现役先进的炮兵防空兵装备正在得到改进,新研炮兵防空兵装备将陆续服役,使炮兵防空兵装备呈现出生机勃勃的发展势头。本文将按2015年、2020年和2030年三个时间节点,来预测2030年前外军炮兵防空兵装备的基本方向和具体发展。     

基于分形理论的目标航路预测

电磁干扰条件下解决断续航路预测问题对防空兵有效抗击空中目标至关重要。针对包络灰预测方法预测精度较低和Verhulst灰色预测模型计算过程复杂的情况,提出了预测航路的分形方法。在分形理论的基础上,研究了其用于目标断续航路预测的基本思路,建立了基于分形的目标航路预测模型,并对模型进行了求解。最后,利用建立的分形模型对雷达丢失目标后的目标航路进行了预测,通过实例体现了分形方法在用于航路预测时的准确性、灵活性和易实现等特点。结果表明,用该法对断续目标航路的预测具有一定的借鉴意义。     

基于深度学习的网络安全预见路径研究

当前,我国正处在由网络大国向网络强国转变的关键时期,网络安全威胁不容小觑。以深度学习为代表的人工智能技术在网络安全领域的应用价值日益凸显,着眼基于深度学习的网络安全预见路径和价值趋向研究,能够从方法论层面有效提高抵御网络安全威胁的主动性和针对性,实现由"被动防御"向"主动预见"的网络安全战略升级转型。文章探讨相关概念内涵,提出"数据预判—技术预测—战略预见"的网络安全预见逻辑路径,并对深度学习技术在网络安全预见领域的应用前景进行探讨,从技术的融合渗透、开源共享、要素协同治理等方面阐释了网络安全预见的价值趋向,通过理论分析论证深度学习技术对提升网络安全预见力的重要作用。     

均匀圆阵主特征矢量分析解相干算法

为解决均匀圆阵的相干信源波达方向估计问题,提出一种适用于均匀圆阵的虚拟均匀线阵主特征矢量分析算法.采用模式空间变换将均匀圆阵转换为虚拟均匀线阵,对其数据协方差矩阵进行处理以构造主特征矢量矩阵;引入加权最小二乘法,通过重复迭代得到子空间各元素之间的线性预测系数,从而求得相干信源的波达方向估计值.理论分析和仿真结果表明,该...     

神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。     

基于改进自适应聚类的无线传感器目标跟踪算法

针对无线传感器网络目标跟踪中跟踪精度与传感器节能问题进行研究,提出基于预测的簇头自适应聚类算法,该算法采用动态聚类算法,通过考虑传感器节点剩余能量、节点到汇聚的距离和节点到运动目标的距离3个参数,最大限度地减少簇头与基站间的远程通信,节约网络能量,延长网络寿命,降低目标漏失概率,加入预测机制,采用线性预测的方法预测跟踪...