基于卷积神经网络与滤波融合算法的某惯导系统剩余寿命预测模型建立

在对产品中具备大量运行观测性能数据的关键系统部件进行剩余寿命预测的过程中,因寿命数据稀少难以建立寿命分布模型。而对产品性能观测数据进行退化建模,传统退化过程分析模型对于产品性能观测数据适应性差导致产品寿命预测精度低、有效性弱的问题,充分挖掘部件退化数据信息,依据相关退化分析技术,基于统计模型中的滤波预测方法与机器学习技术中的回归卷积神经网络（regressive convolutional neural networks, RCNN）预测方法建立产品剩余寿命预测融合模型。融合模型结合了滤波预测模型对产品退化状态的挖掘能力、不确定表达能力与RCNN网络模型良好的数据适应性、预测的准确性,提高了产品退化数据分析的准确性及有效性,可对产品关键部件的寿命进行有效预测,为产品中具备大量运行观测数据的关键系统部件健康管理提供辅助参考。     

启蒙·救亡·重建——抗日战争时期党的文化选择的三重功效

抗日战争时期中国共产党的文化选择具有三重功效：对广大民众、尤其是农民的现代启蒙;在民族危难关头的一场民族救亡总动员;指明了中国未来文化的重建方向。     

武警部队快速机动中最优路径的实现

紧急条件下武警部队快速机动最优路径,是一个多目标多约束随机动态交通网络寻优问题。在分析交通网络拓扑化特点及最短路模型前提下,着重研究道路通行能力带给复杂公路网络道路寻优问题的影响,并结合GIS系统利用改进的Dijkstra算法求解。     

模型参数自适应的交互多模强跟踪算法

基于强跟踪滤波器对突变状态的良好跟踪能力,设计了一种自适应交互多模算法.在交互多模算法框架内,计算"当前"统计模型的概率和目标机动强度信息(由残差统计距离来表征),自适应地调整"当前"统计模型的加速度等参数,提高了"当前"统计模型的自适应性和滤波器的鲁棒性,增强了系统对目标突发强机动的跟踪能力.仿真结果验证了该算法的有效性.     

通信侦察中基于神经网络的伪码序列估计

针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变步长学习算法,在估计在线特征值的基础上来控制步长的变化,以使神经网络最终达到较好的稳态收敛。理论分析和仿真结果表明,本方法能在较低信噪比的情况下对较长伪码进行准确的估计。     

一种适合GEOSAR成像改进的快速BP算法

针对原始BP算法计算量大的问题,根据地球同步轨道SAR合成孔径时间长,利于子孔径处理的特点,结合子孔径成像算法和去冗余BP算法提出了一种改进的快速BP算法,该算法在子孔径内就进行去冗余运算,相当于对一个合成孔径做了2次的子孔径划分,综合利用了两者运算速度使算法的速度进一步得到提高。仿真结果表明该算法极大提高了运算速度,也能实现良好聚焦,使得该算法更好地在工程上实现。     

民主革命时期我军思想政治教育的文化选择与创新

民主革命时期,我军思想政治教育对文化的选择与创新,集中体现在肇创期“以进步的精神贯注其中”、曲折发展中的“反对本本主义”、战略转移中的“民族利益高于一切”、统一战线中的“一定要争党的兵权”到两种前途命运的抉择中“解放全中国”等标志性口号上。这是一条军队思想政治教育与时代发展同行,与使命任务呼应的发展主线。蕴含其中的是我军文化和军队思想政治教育的文化内核——“党对军队的绝对领导”这一神圣军魂和“全心全意为人民服务”的宗旨。     

混合尺寸目标电磁计算的时域伪谱/有限体积混合方法

针对单一算法对混合尺寸目标进行时域电磁分析的困难,提出一种时域伪谱(PSTD)同时域有限体积(FVTD)混合方法。FVTD可方便地分析复杂的几何结构和材料,但是难以计算电大尺寸的目标,PSTD则特别适合计算电大尺寸的规则结构,但在模拟复杂的几何结构尤其是带有曲边结构以及电大、电小共存结构时存在困难。混合方法克服了单独算法的缺点,融合各自的优势,提高了算法的求解能力和应用范围。为了减小两种算法连接边界带来的反射,采用了FVTD计算面均值的二次函数重构方法,给出了交叠网格和非交叠网格两种混合方案。数值试验表明,混合方法有较高的精度,具有时域分析混合尺寸目标电磁问题的能力。     

一种基于最大选择的Switching-CFAR检测器

针对传统CFAR(Constant False Alarm Rate)检测器不能同时适应于均匀和非均匀杂波背景的问题,提出了一种改进的CFAR检测器,即IEGOS(Iterative Excision Greatest of Switching)-CFAR检测器。在迭代删除的基础上,采用Switching方法,利用检测单元幅度自适应选择参考单元,得到前后滑窗的局部杂波功率估计,然后取二者中的最大值作为总的杂波功率估计,实现恒虚警检测。在SwerlingⅡ型目标和瑞利包络杂波分布的假设下,推导证明了IEGOS的恒虚警性,与CA、GO、SO、OS和EXS算法的对比分析表明IEGOS在均匀杂波、多目标干扰和杂波边缘中均拥有较好的性能,且该算法无需排序,便于工程实现。     

并行时域自适应算法在电大目标瞬态散射中的应用

基于电磁场时域积分方程(TDIE)数值技术计算复杂目标的瞬态散射特性,其计算量和内存需求大,采用时域自适应算法(TDAIM)降低了TDIE的计算规模。在研究TDAIM并行算法的基础上,开发了基于.NET Remoting的电磁场分布式数值计算方案。数值结果表明,该方案显著提高了TDAIM的计算效率,为解决电大目标瞬态电磁散射问题提供了一条有效途径。