模糊机会约束规划在雷达干扰资源优化分配中的应用

应用模糊机会约束规划理论,研究了不确定环境下的雷达干扰资源优化分配问题。在对雷达目标进行整合的基础上,综合考虑雷达干扰资源分配过程中的不确定因素,建立了双层模糊机会约束混合整数规划模型。并根据可能性测度理论得到双层混合整数规划模型,通过求解混合整数线性规划来获取模型的最优解。计算实例表明方法的优越性和有效性。     

基于混合粒子群的武器分配与规划方法研究

武器-目标分配是一个至今未能解决好的多约束规划问题,其复杂性包括模型和算法两方面,已被证明是一个NP完全问题。在对以往武器-目标分配模型分析的基础上,引入时间和制导资源约束构建新的模型,以防御武器系统生存概率最大作为目标函数,提出一种混合粒子群算法。该算法融合粒子群算法和遗传算法,首先利用粒子群算法找到不受时间和制导资源约束的一组解,再利用一个遗传算法对粒子群算法找到的解进行寻优,最终找到一组满足时间和制导资源约束的最优解。仿真结果表明,该算法收敛速度快,求解精度高。     

混合隔振系统中电磁作动器的优化设计

由于混合隔振系统中的电磁作动器对电磁力、体积重量、损耗等指标有着严格的限制,因此电磁作动器的优化设计显得十分重要。为此,提出了电磁作动器系统参数(包括几何尺寸参数和电参数)的优化设计方法,推导了电磁作动器总损耗与系统参数间的关系。通过有限元分析软件ANSYS中的优化设计模块,使用ANSYS参数化设计语言建立了在保证电磁力及体积限制条件下,以总损耗最小为目标函数的三维参数化分析模型,多次循环迭代求解后得到了较为优化的系统参数。仿真及实验结果表明:按照该方法设计的电磁作动器能够满足各项设计指标要求,且性能比其他参数下更为优化。     

一种基于混合搜索的高效Top-K最频繁模式挖掘算法

挖掘数据集中的Top-K最频繁模式具有重要意义.已有Top-K最频繁模式挖掘算法通常采用最频繁的k个项目作为初始项目,并将初始项目中频率最低的项目的支持度作为初始边界支持度.但实际组成Top-K最频繁模式的项目数目可能远少于k,从而制约了算法的效率.为此,提出了一种基于混合搜索方式的高效Top-K最频繁模式挖掘算法MTKFP.该算法首先利用宽度优先搜索获得少量的短项集,并利用短项集确定数目少于k的初始项目范围以及较高的初始边界支持度;然后利用深度优先搜索获得所有Top-K最频繁模式.实验表明,MTKFP算法所获得的初始项目数目至少低于已有算法70%,初始边界支持度高于已有算法;NTKFP算法的性能优于已有最好算法.     

山东省汶上县人武部 信息化建设成绩斐然

如何在民兵流动量大、分布面广、管控难度高的情况下,抓好民兵组织整顿工作?山东省汶上县人武部采取多种措施,创出了"动中求稳、变中落实"的编组模式,避免了基层武装部"闭门造册"、"纸上编兵"走过场的现象。3月中旬,省军区对该县民兵救援分队进行人装结合集结拉动,该分队提前1小时15分钟齐装满员到达指定地域,省军区考评组给予了充分肯定,认为该县民兵整组工作编兵实、成效好。     

浅析达尔富尔和平进程及其面临的挑战

达尔富尔危机始于2003年2月。这场危机主要是由北方的游牧民与南方的定居农民之间对生存资源的争夺而引发的国内冲突。在国际社会的斡旋下,苏丹政府已与几个反政府武装签署了和平协议,并同意部署联合国-非盟混合维和行动,达尔富尔地区的和平进程已步入正轨。由于苏丹国内的复杂形势和困难,达尔富尔地区的和平进程仍面临诸多挑战,和平与和解之路仍然漫长。     

一种GMM-SVM混合说话人辨认模型

文中提出了一种GMM和SVM混合说话人识别模型,在特征参数域和概率得分域对两种模型进行了融合。混合模型结合了GMM和SVM各自的优势,使SVM的概率输出兼顾各说话人模型内部和模型之间的信息,并有效解决了SVM训练算法复杂,难以处理大量样本的问题。采用TIMIT数据库进行了说话人辨认实验,结果证明本文提出的GMM-SVM模型比传统的GMM模型和SVM模型具有更好的辨识性能。     

美军改打混合战争——军事科学院研究员焦亮谈美国新战争理论

据美国《纽约时报》7月23日报道,美军将采纳新的作战理念,从过去同时打赢两场主要常规战争的理念向应对包括常规战争和反恐、反叛乱行动在内的“混合战”的新理念转变。这一新理念的宗旨是确保美军能够处理各种可能的威胁,除了应对常规战和反恐、反叛乱行动外,还能应对包括计算机网络攻击、遮蔽卫星定位系统、精确制导导弹袭击和路边炸弹袭击,以及视频和网络“宣传战”。据悉,这种新理念将在预定于明年发布的美国国防部《四年防务评估报告》中正式予以确立。那么,什么是“混合战争”理论？它有哪些创新之处？对美军建设又会产生什么潜在影响？针对上述问题,本刊记者近日采访了军事科学院世界军事研究部焦亮研究员。     

非高斯码元检测的马尔可夫链蒙特卡洛算法

针对实际超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,还受接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用非高斯分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种利用马尔可夫链蒙特卡洛方法的超低频信号码元盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步估计信道衰落系数和噪声模型参数,并实现对信号码元的检测。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测算法性能比较,盲检测算法性能优异,对超低频信号接收具有重要的现实意义。     

动载荷作用下迫击炮与土壤刚柔耦合响应分析

在实弹射击中,一般将迫击炮座钣与水平地面构筑成20°角左右,从而使座钣更加稳固,以提高射击精度。为探究身管与座钣在实弹射击中的最佳配合角度,建立了某型82 mm迫击炮与土壤刚柔耦合的有限元模型,对装药号为4号,射角分别为50°、60°,座钣与水平地面分别成10°、20°、30°的6种工况,基于显式求解器进行发射动态响应分析,得到6种工况下迫击炮一发射击时射角的相对变化曲线。在其他发射条件一致时,发现座钣与身管的角度越接近90°,迫击炮射角相对变化量越小,当座钣与身管角度达到90°时,射角相对变化量也达到最小值,此时的射击精度最高。该研究结果对迫击炮的可靠使用、发射动态响应研究和相关辅助装置设计具有参考价值。