基于增强CNN模型的手写字体图像识别

为了提高汉字的识别率,提出了一种改进的图像识别算法,根据偏微分方程理论,提出一种增强CNN模型识别汉字,将原有的图像用高阶差分法进行增强处理,然后在原始的LeNet-5网络结构的基础上,将前两层的激活函数改为ReLu函数,并且去掉C5层以及F6层,通过增加输出层的神经元数来增加汉字的识别率。研究结果表明:经过图像增强和增加输出神经元数的改进,对汉字进行识别,识别率达到了98.44%,相比较于其他汉字识别算法提高了3%～9%,从而证明了算法的可行性。     

引入速率量测的高速机动目标跟踪多模型算法

在机动目标跟踪定位问题中,引入参考加速度的跟踪算法对目标定位跟踪精度高、效果好,但在目标发生高速机动时,其跟踪误差较大,收敛速度慢。针对这种情况,提出一种引入速率量测的自适应性圆周运动跟踪算法,并通过建立一种模型结构变换机制,将两者算法有效结合,构成一种变结构多模型算法(Variable Structure Multiple Model,VSMM)。在高机动条件和典型反舰导弹攻击航路下对算法进行仿真实现,证实了该算法相比于引入参考加速度跟踪算法,跟踪精度较高,收敛速度更快,具有一定工程实践指导意义。     

过失速机动的AUKF-WNN气动力建模及仿真

为使所建立的气动力模型能够准确刻画复杂动态特性,提出一种基于改进UKF算法的小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)飞行数据失速气动力建模方法。引入一种自适应因子来改善无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的性能;按照飞行数据的气动力建模流程,利用改进UKF算法对WNN参数进行最优化估计,构建失速现象的气动力模型。实验结果表明,针对飞行器失速的气动力建模问题,基于改进UKF算法的WNN建模方法,在建模精度和速度方面,优于传统神经网络和其他现有WNN方法,因此,使用提出飞行器失速的气动力建模方法是可行和有效的,得到预测结果也能准确刻画飞行器失速的动态特性。     

某步枪“冷热偏”分析与研究

针对某小口径步枪因枪管过热而导致射击准确度降低的问题,利用ABAQUS软件平台建立某步枪\弹相互作用的仿真模型。基于非线性热力学理论,在射击过程中,对身管内外壁的对流传热和内部的热传递过程进行了仿真分析,得出击发热冲击下身管温度场的分布规律,通过对弹丸挤进阻力、身管弯曲量和弹丸姿态仿真计算,来验证温度对射击准确度的影响。通过从实验测量、仿真、理论进行枪械不同温下度射击状态的分析与研究,可为提出步枪冷热偏抑制措施提供依据,对提高武器射击准确度具有重要的现实意义。     

防空反导作战指控模型校核验证及评估

防空反导作战指控系统是构建防空反导一体化网络化体系的核心,建模仿真是研究该系统的有效方法,建立的模型是否真实可靠是研究成败的关键。在分析国内外对复杂仿真系统特别是作战仿真系统的VVA的基础上,根据防空反导作战指控进程及其模型的特点,从需求定义、概念模型、数学模型、仿真模型4个方面对防空反导作战指控模型进行校核验证及评估的思路分析。这对防空反导作战指控系统的研究发展具有重大意义。     

多平台纯方位信息融合结构及关联估计联合优化模型

在多平台纯方位信息融合中,存在多平台的方位关联和单平台的参数估计(或目标定位)困难,因为两者相互依赖和制约。造成相对不同平台的方位不能进行时间空间对准、虚假目标不能消除。为此,提出了一种分布式信息融合结构,并建立了相应的数据互联与参数估计联合优化模型。在这种结构和模型中,首先由各平台对本地传感器探测的纯方位信息完成融合并输出方位序列,然后在融合中心按分层节点对方位序列的数据互联与参数估计进行联合优化处理,每个融合节点仅处理两个平台信息,最后节点输出融合结果。仿真计算结果表明,这种优化模型是解决关联和估计问题的一个有效方法,可以提高多平台纯方位信息融合的性能。     

复杂装备动态组合维修优化模型研究

对于部件之间存在经济相关性的复杂装备,组合维修能提高维修效率并节省维修费用。传统的固定组合维修决策模型是基于无限使用期的,往往忽略了实际维修中某段时间内可能出现的维修信息的改变,比如部件的故障规律发生变化,意外的维修机会等。针对采取定期维修工作的复杂装备,建立以系统维修费用为目标函数,系统可用度为约束的动态组合维修决策模型,将维修信息的变化进行分析,并用滚动时域的方法对模型进行维修优化。最后,通过算例验证了动态组合维修模型的有效性。     

基于双天线GPS的一次调炮解耦模型研究

现有的压制武器自动调炮主要包括二次调炮和一次调炮两种方案,两种调炮方案难以兼顾调炮性能和造价成本。因此,在压制武器系统中采用成本相对较低的双天线GPS定位测向装置,在满足火炮调炮高精度的同时降低成本。最后结合四元数理论,推导出基于双天线GPS的一次调炮解耦模型,目前该模型已在若干项目中得到成功应用。     

基于生成模型的人体行为识别

提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验,结果表明该方法具有更高的识别精度。     

有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估及保障方案优化

备件库存和站点维修能力是影响备件维修周转的重要因素,制约装备使用效果。针对备件需求随任务阶段动态变化的装备保障方案评估和优化问题,考虑站点维修能力对备件维修过程的影响,结合METRIC建模方法和动态排队理论,建立了有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估模型。在评估模型基础之上,以保障费用为优化目标,装备可用度为约束条件,建立了任务期内多级保障系统保障方案优化模型。以任务期内的最低可用度所对应的备件短缺数为观测值,分析了各项资源的边际效益值,采用边际优化算法对各项资源进行优化计算。算例分析表明,评估模型能够计算多级保障系统任务期内各阶段装备可用度;保障方案优化模型和方法能够得到各项保障资源的优化配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制定合理的保障方案提供决策支持。