基于计算智能的分类器的应用

常数规则,一阶线性规则和基于遗传算法的模糊分类器,以及基于遗传算法的神经网络分类器在核爆监测中有着广泛应用前景,它们能为中远程核爆炸探测和核试验核查提供识别智能分类器。尤其是基于遗传算法的模糊分类器,从目前的应用来看其识别效果最好。     

多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

神经规则与案例融合的专家系统知识表示和推理

为了对专家系统中的知识进行表示,并使得推理变得更加准确高效,介绍了一种结合符号规则、神经网络和案例的方法。该方法是把一种混合规则,即神经规则和案例结合在一起。它与传统的基于符号规则推理不同的是,即使有一些未知的输入,也可以执行基于神经规则的推理。实验证明,与传统的专家系统比较,混合推理可以提高故障诊断的效率和精确度。     

刚性夹杂双周期分布的反平面问题

在遵循复合材料中各夹杂相互影响的条件下,构造呈双周期分布且相互影响的椭圆形刚性夹杂模型的复应力函数,采用复变函数的依次保角映射方法,达到满足各个夹杂的边界条件,利用围线积分将求解方程组化为线性代数方程组,推导出了椭圆形刚性夹杂呈双周期分布的界面应力解析表达式,并讨论了夹杂间距对界面应力最大值（应力集中系数）的影响规律,描绘出了曲线。     

RS485/RS232智能型转换器的设计

提出了一种解决通用微机对由ＭＣＳ－５１系列单片机组成的主从式通讯网络进行远程信息查询和控制的方案,并设计了一种ＲＳ４８５／ＲＳ２３２智能型转换器．     

混合推理在某型雷达故障诊断中的应用

传统诊断方法各有优缺点,对于大型装备的故障诊断来说,由于故障的复杂性、故障信息的多样性,单一的诊断方法满足不了实际应用的要求。为此,在介绍基于案例、模型、神经网络专家系统诊断推理方法的基础上,论述了基于案例、模型和神经网络的混合推理策略,给出了建立混合推理系统的方法,并在某型雷达的故障诊断系统中得到了应用。     

智能时代的军事训练变革

随着智能技术的发展,人类已逐步迈入智能时代,而智能时代催生了军事训练变革。本文从智能技术影响军事训练典型领域的角度,分析了智能时代背景下,以大数据和人工智能为核心的智能技术,如何影响军事训练的理念、内容、方式及管理,并催生了这些领域的变革。研究表明,智能时代发展背景下,军事训练理念将更加先进,训练内容更加融合,训练方式更加有效,训练管理更加精准。     

防空反导智能战场态势估计研究

在军事科技理论面临着巨大变革的背景下,为解决防空反导战场态势估计智能化发展的问题,通过对态势估计的三层模型进行分析以及对防空反导态势的要素构成进行探讨,研究了OODA环中防空反导态势估计的过程,建立了防空反导智能战场态势估计的系统模型,深入地探讨了阻碍防空反导智能化战场态势估计研究的五方面问题以及有望解决问题的关键技术措施,从而为防空反导智能战场态势估计研究提供了新思路。     

混合扩频测控系统抗干扰效能评估与优化选择

针对航天测控系统在复杂电磁环境下的抗干扰效能评估问题,以直扩/跳频混合扩频测控系统为研究对象,分析了系统基本结构和主要性能参数,从信号捕获、跟踪测量、数传通信3个能力视角出发,构建了一种多性能参数结构约束的抗干扰效能评估指标体系,有效解决了传统指标体系中各指标之间一致性模糊、属性分散的缺点。在此基础上,根据不同的评估需求,提出了最大效能和最小代价2种评估指标体系选择模式,分别建立了基于层次分析法(AHP)的综合抗干扰效能评估模型和基于灰色关联法的抗干扰系统参数优化选择模型,通过仿真分析验证了模型在抗干扰评估和系统参数优化选择中的可行性和有效性。