军队驾驶员胜任力模型研究

运用SPSS因素分析的统计方法,对所收集的军队驾驶员胜任力数据资料进行分析,设计出军队驾驶员胜任力模型,并对其信度和效度进行检验,证明其结果是有效的。利用所设计的军队驾驶员胜任力模型测量兵员的胜任力,有利于军队驾驶员的选拔与培训工作的开展。     

数据挖掘在器材保障决策支持中的应用研究

针对器材保障现状,运用数据挖掘技术,探索器材保障决策支持问题.设计了器材保障决策支持系统中数据挖掘应用的解决方案,该方案包括了项目规划和应用设计,并以器材平时消耗预测为例,运用多元回归模型算,法进行了挖掘实现.数据挖掘为保障决策提供了更加丰富和科学的信息,可以较好地满足器材保障决策支持的需要.     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

射线追踪法应用于传播预测的研究

近年来,随着射线追踪法的发展,利用精确的3维数字地图,使精确的电波传播预测成为现实。但是这种方法有很大的缺陷,文中从现阶段城市3维地图建立现状和控制成本的角度考虑,探索了结合射线追踪技术和传统电波传播预测方法,借助计算机辅助设计分析,实现传播覆盖预测的一种新方法,并尝试实现了一个工程案例,进行了相关分析。     

基于相关参数的自修正飞行数据估计方法

提出了自修正的数据估计方法.用待拟合参数及相关参数组成多阶数据矩阵,利用递归神经网络对数据矩阵中缺失数据进行初次多阶拟合;利用滑动窗口,在历史数据矩阵中进行相似模式搜索,以相似度作为权重系数,对初次拟合结果进行加权修正.分析证明,该算法的最差、最好复杂度分别达到了理论最好结果.从仿真结果可以看出,自修正算法数据拟合结果误差较之单纯神经网络拟合更小,估计精度更高.     

一种BP神经网络算法的改进模型

首先对BP网络的结构和算法进行了分析,针对BP网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等问题,提出了一种改进的BP网络模型,并对该模型算法进行了改进,通过激活函数的选择,网络的初始化,学习率的调整和训练样本数据的处理等方法,可实现加快网络的收敛速度,并且较好的解决局部最优问题.     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.     

基于HLA的某型机动指挥分布式训练模拟系统设计

在分析某型机动指挥系统的操作规程和部队需求的基础上,将训练模拟器和先进的计算机仿真技术结合起来,设计了基于HLA的训练、考核和管理仿真系统,以较小的代价解决部队的实际训练需求.针对该武器装备操作训练的特点,重点介绍了仿真联邦的设计以及成员对象模型SOM和联邦对象模型FOM的设计与实现.     

基于中位秩的动态可靠性增长模型

给出了一种动态可靠性增长模型。首先利用统计中的中位秩法结合试验数据确定各个增长阶段的失效率 ,这一技术可以很好地解决小子样问题 ,并且由于利用了动态建模的思想 ,因而可以客观地反映系统的实际状态。其次 ,该模型继承了传统Duane模型简单、直观、易于进行参数估计的优点 ,同时又很好地处理了传统Duane模型所不适用的分阶段、多场景试验的情形 ,因而有很广阔的工程应用前景。最后通过仿真实例验证了该模型的正确性     

高超声速风洞热化学非平衡流场辐射谱的数值计算

以轴对称的热化学非平衡N -S方程为控制方程 ,采用双温度 11组元反应气体模型 ,数值求解高超声速热化学非平衡流场。在此基础上 ,采用“线—线”精细辐射模型计算流场的辐射谱特性 ,在 0 15～ 2 μm区间计算了40 0 0 0个光谱分布点处的辐射发射、吸收系数 ,得到了高焓风洞实验条件下的流场辐射光谱分布及该条件下主要辐射组元NO的辐射光谱分布。计算表明 ,振动温度对辐射有重要影响