网络中心战条件下舰艇编队武器系统可靠度分析

利用可靠度模型对网络化条件下舰艇编队跨平台组织武器通道的可靠度进行了分析。分析表明,在网络中心战条件下舰艇编队武器系统的可靠度有了大幅度的提升。     

一种组合预测模型及预测值的模糊分级

基于多元线性回归模型及ＧＭ（１,ｎ）模型,给出了一种组合预测模型,进行了组合预测的精度分析及预测值的等级分类,并讨论了其在实际问题中的应用．     

基于改进YOLOv5s轻量化模型的红外场景目标检测方法研究

红外技术在防备夜间作战和隐蔽作战中发挥的作用是至关重要的,针对如何平衡红外图像检测精度与轻量化的问题,提出一种基于红外场景下的轻量化目标检测模型M-YOLOv5。该网络模型采用改进的ShuffleBlock模块替换原有的CSP骨干网络。此外,应用轻量级上采样算子CARAFE替换原有上采样模块,在C3模块中加入SE注意力机制,降低冗余信息,提高特征的区分性和表征能力,重新设计损失函数,E-IoU作为新的损失函数,加快模型收敛速度。在公开数据集FLIR上进行了实验,实验结果表明：改进之后网络模型的平均检测精度达到73.0%,仅降低2.9个百分点,而M-YOLOv5模型的网络参数数量、理论计算量分别减少40%、39%,模型的推理速度提高52%,满足部署于边缘设备的需求。     

基于RBF神经网络的功率测量非线性补偿

提出了基于径向基函数神经网络对功率测量值进行频率补偿和温度补偿的方法。通过实例说明了这一方法的应用。结果表明在对所测得的功率值进行校正时,神经网络补偿办法比传统的查表或多重查表法所占用的存储空间少、补偿的精度更高、所花费的时间较少,并且这种方法对由于其他因素所引起的测量结果非线性也同样有补偿作用。     

L-变换的几个定理及一类函数的象函数

讨论了 L-变换的几个定理与推论,并应用它们获得了一些 H(x-a)f(x-b)(a≠b)型函数的象函数,从而扩充了 Laplace 变换表。     

变权评估中均衡函数的构造

针对变权评估问题,介绍了基本原理,研究了均衡函数的构造方法,提出了激励型和惩罚型均衡函数的概念.考察了两类基本的均衡函数:和型均衡函数与积型均衡函数,通过其函数项与导数的讨论,研究了函数的构造条件以及其最终成为激励型和惩罚型均衡函数的条件,并结合具体例子进行了分析.所得结论具有普遍的意义,丰富了变权评估的理论体系.     

空中目标敌我识别空域关联函数算法

空中目标敌我识别需要根据多信源、多因子综合判断目标属性.空域关联函数的计算是其中的一个关键问题,其实质是用数学方法判断平面内给定的一个点是否位于给定的单连通区域内部.解决此问题常用的方法有几何法、网格法和射线法等.针对此问题,基于复变函数理论,提出了环路积分算法,并推导出了针对任意多边形的环路积分算法的计算公式.     

右连左极函数积分的一个注记

在It积分框架下,给出了右连左极函数关于有界变差函数的积分定义,初步讨论了这种积分的一些有实际应用意义的基本性质.     

成败型产品一次抽样检验方案研究

首先推导出了同时能满足检验上限、检验下限、生产方风险、使用方风险要求的一次抽样检验方案设计公式,并用GB/T 5080.5-1985中的数据验证了公式的正确性。之后推论出了同一产品在不同试验方案的鉴定结果可能完全相反。最后建议,应在鉴定试验前尽可能知晓产品的可靠性水平,从而可有目的地选择或设计试验方案,以求产品高概率通过鉴定试验。