基于ANN的高炮火力单元射击有利度评估

采用ANN(人工神经网络)方法对高炮火力单元射击有利度进行评估是一种新的尝试。在对各影响因素进行分析与量化处理的基础上,建立了基于ANN的高炮火力单元射击有利度评估网络模型,并提供了网络的解算方法。通过某型高炮对不同目标射击的已知有利度评估值对网络进行的训练,确定了网络的各权值,并使学习误差达到了预先规定的标准,实现了对该型高炮对空射击有利度的评估。     

状态机嵌入DEVS的组合建模方法研究

DEVS提供了模块化、层次化的系统建模和仿真执行框架,但是缺乏对于系统行为的抽象建模能力。状态图扩展了原有的FSM,通过可视化的、灵活的状态迁移图描述系统的复杂行为。提出将状态图嵌入DEVS的组合建模方法,互为补充,以建立复杂的离散控制系统。DEVS作为系统的建模框架并提供执行逻辑支持,状态图扩展DEVS的事件交互机制和时间推进机制,描述系统的行为逻辑。详细介绍了状态图和DEVS的语法语义,重点阐述状态图嵌入DEVS的实现机制。结合一个应用实例,说明嵌入状态图的DEVS用于建立离散控制系统模型的优势。     

装备战场抢修任务优先度排序决策研究

装备战场抢修任务的执行受战场环境、任务属性、保障条件的综合约束,科学的优先度排序决策能够充分利用抢修资源,提高装备战场抢修保障效能.首先从抢修保障对象属性和保障条件角度综合构建装备战场抢修优先度排序决策指标体系,并给出指标的相关定义与说明.其次考虑到指标权重的重要性,提出一种采用综合主客观权重的改进TOPSIS方法用于...     

基于关联图的网络故障智能诊断的研究与实现

随着信息技术的飞速发展,网络规模的扩大与网络异构程度的增加都对网络的安全性提出了越来越高的要求。网络故障诊断是网络故障管理的核心。本文提出了考虑时间因素的基于关联图的故障定位算法。此算法在关联图出现环时,根据关联图中各顶点所代表的故障事件的发生时间定位故障,发生时间早的故障极有可能就是故障源。此算法原理虽简单,但在现实中具有较高的实用性。     

基于GA-PSO的目标分配问题研究

防空作战中的目标分配问题属于NP完全问题,在综合考虑火力单元作战效能和防御效能的基础上,引入火力单元综合有利度,建立了一种用于大规模多火力单元对抗多轮次目标的静态目标分配模型,给出了基于GA因子的改进PSO算法,并将算法应用于目标分配模型的求解,通过VC 6.0编程和计算机仿真验证了模型的可行性和算法的有效性.     

基于粗集理论证据加权的电子目标识别法

在对电子目标进行识别时,往往采取多传感器融合的D2S证据理论进行处理,但是由于传统的D2S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没有区分,基于此将粗集理论属性重要度概念应用到各传感器的重要性上,从而实现加权融合的证据理论。仿真实验及其结果表明该方法对电子目标识别是有效的,尤其在传感器受到干扰时,具有较强的现实意义。     

基于复杂网络理论的指挥信息网络拓扑模型研究

从网络科学的观点出发对作战指挥机构进行研究,建立了指挥关系网络和通信网络,以及在两者基础上的指挥信息网络拓扑模型,分析了指挥信息网络的度分布特性,提出了描述指挥信息网络的特征参量,进行了针对指挥信息网络的体系破击仿真实验,得出了与战争实际相符的结论,为利用复杂网络知识研究信息化条件下的体系对抗进行了积极地尝试和探索。     

基于结构聚集度的海面目标特征描述及匹配方法

在对海面目标进行光电图像跟踪时,由于跟踪技术的局限性,跟瞄点往往会出现对目标的"失跟"现象,为了判断这一情况,通常需要对前后帧跟瞄区域的目标图像特征进行对比判别。但红外图像基本不存在颜色及纹理特征,而仅使用形状特征对于持续运动中的复杂目标图像又难以取得良好的效果。为解决这一问题,提出了一种基于目标结构聚集度的特征描述及匹配方法。首先对目标图像进行均匀矩形划分,在此基础上建立基于矩形块填充比的邻域矩阵作为图像特征,计算相邻帧图像该特征的欧氏距离差,并加入面积差参数进行特征匹配。对多种不同情况下的实测及模拟目标进行了计算机仿真实验,结果表明这种特征能够有效判断"失跟"情况,并且对于光学及红外目标旋转具有较好的不变性。     

DBSCAN算法在通信电台关联上的应用

文章主要探讨DBSCAN算法用于通信侦察信息融合系统中的通信电台关联的方法,并给出典型的应用实力.实践表明DBSCAN算法在数据融合领域具有重要的应用价值.     

《办法》：使国防科研生产安全事故处理有法可依

今年6月1日正式施行的《国防科研生产安全事故报告和调查处理办法》．填补了我国国防科研生产安全事故报告和调查处理法规依据方面的空白,对于进一步规范生产安全事故报告和调查处理．落实责任追究制度。严格事故调查管理和保密工作,具有十分重要的意义。