基于模糊择近原则的水面舰艇类型识别方法

根据舰艇指挥控制系统的威胁判断需求,运用模糊择近原则建立了依据声纳侦察信号识别舰艇类型的数学模型,仿真计算表明,模型具有较好识别精度.     

信息时代的国家安全环境

我们已经跨入信息时代的大门,人类社会的各方面正越来越多地打上信息时代的印记。信息化进程的迅猛发展,对国防领域产生了巨大冲击。我国的国防建设如何才能适应信息时代的特点和要求,实现跨越式发展?以下发表的部分专家、学者的意见,将给人们许多新的启示。     

首先解决好对战士的感情问题

江总书记在“七一”重要讲话中强调 :“只有把关心群众、服务群众的工作切实做好了 ,我们才能始终保持与人民群众的血肉联系 ,才能无往而不胜。”落实江总书记这一重要思想 ,作为基层带兵干部 ,一个很重要的方面 ,就是要时刻牢记党的全心全意为人民服务的宗旨 ,树立“士兵至上”的观念 ,首先解决好对战士的感情问题。官兵之间纯真深厚的感情是排除万难、克敌制胜的法宝。我军的性质和宗旨 ,决定了官兵之间在政治上完全平等 ,人格上没有高低贵贱之分 ,干部和战士都是志同道合的同志、亲密无间的战友、情同手足的兄弟。在井冈山斗争时期 ,国民…     

潜艇的冤家——水雷

水雷这种古老的兵器是世界各国海军用于反潜的重要手段之一。水雷布设于水中,或坐沉海底,或系流于水中,或在水中一定深度上随流漂行,等到潜艇接触或进入水雷的敏感范围时,水雷自动爆炸,爆炸瞬间产生大量高温高压气体,形成强大的冲击波,作用于潜艇壳体,将其击毁。随着新科技的发展与应用,过去只具有被动防御功能的水雷也形成了一定的主动打击能力,在现代反潜作战运用中效用更高,日益得到各国海军的重视。     

将英语被动句顺译成汉语被动句的技巧

本文专门探讨将英语被动句顺译成汉语被动句的技巧。全文以大量的实例详尽地分析了通过十种不同的汉语句式将英语中的被动句顺译成汉语的被动句。这些技巧使得英语被动句的翻译在形式和内容两方面都达到较完善的对等 ,值得引起重视     

提高我国坦克防护能力的思考

分析了现代战场条件下坦克生存面临的重要威胁,强调了加强坦克主动式防护系统研究的重要性,并提出了加强我军坦克主动式防护系统的研究应遵循的原则和技术途径。     

电流变液体汽车减振器的阻尼计算

针对汽车减振器中电流变液体阻尼的计算问题,利用同心间隙流动阻力精确解推导了汽车减振器的阻尼计算公式,结合减振器阻尼与电场强度之间的关系,给出了电流变液体减振器间隙两端压差和阻尼计算方法,并对影响阻尼的主要因素作了分析。经实验验证,计算结果与实测结果吻合。     

变结构多模型估计第Ⅳ部分——模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应.它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比.本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计.研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示.这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征.仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较.     

变结构多模型估计第Ⅲ部分——模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群.它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.同时,它很容易实现.通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量.     

变结构多模型估计第Ⅱ部分——模型集合自适应

变结构多模型(VSMM)估计的一个重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集(RAMS)方法。此方法的关键是在理论上和实践上都具有挑战性的模型集自适应(MSA)。本文在理论上对MSA进行了研究。根据假设检验,阐明了MSA的各种典型问题,而这些假设一般是复合的,N元的,多变量的,更糟糕的是,不一定不相交。给出了一定数量的序列方案,这些方案在计算上都是高效的,容易实现的,并具有一些令人满意的最优特性。这些结果构成了建立性能良好,通用和实用的MSA算法的理论基础。在这里给出的理论结果已经应用于这系列后续部分的几种RAMS算法,这些算法都是应用广泛,容易实现并且明显优于当前的最佳固定结构多模型估计器。同时,它们对于变结构和固定结构多模型估计器的模型集对比、选择和设计都很重要。