基于QPSO算法的支持向量机参数优化研究

应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量（SVM）进行参数优化研究．根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型．仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高．     

对武器装备体系研究若干问题的再认识

武器装备体系研究已经成为装备体系建设和宏观综合论证的研究热点。但是在装备体系研究和宏观综合论证中对装备体系的认识不同,两者在体系内涵、研究目的、研究条件、研究对象、研究层次等方面存在认识差异,需要在装备体系结构设计与优化、效能评估、能力评估和费用分析等方面开展有针对性的研究,从而沿着正确方向推动装备体系技术发展,为宏观综合论证和装备建设提供有力支撑。     

对建强民兵预备役应急分队的粗浅思考

民兵预备役部队应急分队是国防后备力量应对突发事件首批动员使用的力量,是维护国家安全稳定需要重点建设的力量。随着非战争安全威胁的上升,应坚持以任务为牵引,大力加强民兵预备役部队应急分队建设。一方面,要优化编组模式。适应遂行抢险救灾、社会维稳等应急任务要求,通过年度整组等途径不断改善兵员状况,努力提高兵员的在位率、对口率和出动率,筑牢组织基础。优化     

公路军事运输线的模糊优选

本文运用模糊数学的综合评估技术 ,对军事运输线计算出多个评价指标 ,并依据评价指标优选军事运输线     

GPS测量弹道坐标及脱靶量优化计算

针对目前靶场对中低空导弹弹道坐标测量与脱靶量计算的现行方法,提出采用ＧＰＳ技术和“相对弹道原理”计算方法新构想,力图使测量技术提高一步并优化计算方法。     

发射装备结构支架的拓扑和尺寸优化北大核心

为实现某型发射装备结构支架的轻量化和小型化,在准静态均布载荷作用下对结构支架进行了拓扑优化设计,分析了优化得到的新型结构支架的刚度和重量对各个板件厚度的灵敏度。以板件厚度为设计变量,以结构重量最小为设计目标,对新型结构支架进行了尺寸优化,分析了最优解对设计变量初值的鲁棒性。计算和优化结果表明,在结构刚度不降低的条件下,新型结构支架的重量与原有结构支架相比减小了51%,最大应力降低了49.6%。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

基于改进粒子群算法的四旋翼BSMRC优化策略

针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对系统稳定性进行了证明。接着,从惯性权重和学习因子两方面对经典PSO算法改进,提升了其收敛速度,在此基础上自动整定了BSMRC参数。通过仿真表明了IPSO可使BSMRC参数快速收敛到最优解。通过模块化编程及自动代码生成技术将最优BSMRC算法部署至Pixhawk 4飞控进行了飞行实验,结果表明了IPSO优化策略的有效性,体现出了BSMRC的强鲁棒性和抗扰性。该优化策略解决了无人机BSMRC参数整定效率低下的问题,并采用基于模型设计(model-based design, MBD)技术提高了无人机控制系统的开发效率。     

基于果蝇算法优化LSTM的雷达波束扫描行为预测

在认知电子战体系下,更为智能的算法才能适应日益复杂的电磁空间。针对相控阵雷达的波束扫描行为预测问题,在正弦坐标系下将波束扫描位置数据抽象为网格数据,利用果蝇优化算法寻找最优的LSTM网络超参数,提出了一种基于果蝇算法优化LSTM的波束行为预测方法。仿真实验表明所提算法在果蝇算法调参的支撑下,相较NAR神经网络算法和普通的LSTM算法而言,预测精度和鲁棒性更强。     

合成化装备体系火力协同关键技术

多军兵种合成是现代军事大国部队编成的基本形态,体系化对抗是现代战争的基本方式。火力协同技术对充分发挥装备体系作战效能、提升合成部队作战能力具有重大推动作用。在简单介绍装备体系火力协同技术实现流程的基础上,重点介绍装备体系火力协同所涉几种关键技术的发展过程与应用领域,并对其发展进行了展望,期望能对有兴趣投身相关领域研究的学者给予借鉴与启迪。