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971.
972.
动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBNs),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.提出将隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models-HMMs)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域.首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势.最后应用模糊推理获得优先打击的区域号.仿真结果表明了模型的可行性.该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础. 相似文献
973.
C3I系统是一个复杂的可修系统,采用通常的解析法和马尔科夫过程法难以求出C3I所需的可靠性参数.故障树能够很好的对复杂系统的故障发生进行定性的分析,而随机Petri网(SPN)能够描述复杂系统状态变化的动态过程,并且能够按照概率进行定量的计算.因此提出将故障树转换为随机Petri网,建立C3I系统的可靠性仿真模型,就可以对C3I系统的可靠性进行定量与定性相结合的仿真.最后建立了一个简单的防空C3I系统可靠性的随机Petri网模型,用Monte-Carlo法仿真验证了该方法的正确性. 相似文献
974.
基于深度学习的遥感影像场景分类研究进展迅速,但是大多数方案下的算法需要消耗大量的计算机资源,难以直接部署在嵌入式系统上,无法为潜在的卫星在轨任务提供支持。针对这一问题,研究了一种基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法,并根据嵌入式系统的特点对算法进行了优化,完成了模型的嵌入式实现,实验结果表明,该算法在嵌入式系统中仅需要18.4M的params对遥感影像分类的TOP-1准确率就达到了85.9%,兼具准确性和简洁性。 相似文献
975.
时间敏感网络作为一种确定性网络技术,能够通过多种流量调度机制确保关键流量进行具有确定延迟边界的实时传输,具有重要的应用价值。从实现原理角度,分析对比时间敏感网络各调度机制的特点;分析各调度机制的基本原理和研究重点,并以调度性能提升为主线,梳理各调度机制研究进展;针对当前的研究盲区,阐述时间敏感网络流量调度机制的研究趋势。 相似文献
976.
作为电磁轨道炮脉冲功率电源的Meat Grinder电路结构具有储能密度高,体积小等优势。针对Meat Grinder输出性能的影响因素不明确,工程应用困难的问题,对Meat Grinder的基础电路工作原理进行了探究。基于电磁耦合原理,分析了Meat Grinder的放电过程,给出了耦合系数和级数对Meat Grinder电流放大倍数、能量损耗以及能量利用率的影响特性,对比分析了多级Meat Grinder和单级耦合等效电路的输出性能。研究结果表明,耦合系数是影响电路输出性能的最主要因素。此外,单级耦合等效电路能够达到与多级Meat Grinder相同的输出性能,且工程应用更易实现。 相似文献
977.
针对编队舰空导弹作战能力对抗评估问题,在构建舰空导弹初始作战能力指数、双方损耗效率系数、正常发挥因子、指挥自动化系数评估模型基础上,构建了基于Lanchester方程的单舰舰空导弹作战能力评估模型,进而分析编队对抗损耗效率系数及武器分配系数评估模型,构建了基于Lanchester方程的编队舰空导弹协同作战能力评估模型,评定编队舰空导弹作战能力,为编队舰空导弹协同作战能力评估提供模型依据。 相似文献
978.
针对传统环境风模型无法描述非Kolmogorov紊流和风向变化的问题,提出了基于QAR数据的环境风建模方法。将环境风模型划分为风向模块和风速模块。基于QAR数据分析风廓线系数和季节的相关性,建立了能描述平均风时空特性的平均风模型。基于Davenport功率谱形式拟合实测紊流功率谱,拟合结果表明实际紊流功率谱的标度指数在-1.98~1.13。分析风向和风速之间的相关性,考虑风向的变化特性,提出了基于马尔可夫过程的风向建模方法。基于以上模型进行了环境风模拟,并将模拟环境风引入飞行仿真实验中。实验结果表明,该方法能描述非Kolmogorov紊流和风向变化,且能实际应用于飞行仿真中。 相似文献
979.
为应对电枢出口速度需要进行灵活以及精确调节的场景,提出了一种使用异步式线圈推进器作为主加速装置,同步式线圈推进器在尾部作为调速器进行速度控制的联合调速方案。在ANSYS中建立了将调速器放置于单段异步式线圈推进器出口的二维仿真模型,针对调速器的实体设计,分别对异步式推进器最后一匝线圈与同步调速器线圈间距离和调速器线圈长度进行了仿真分析;使用该模型验证了改变脉冲电源初始电压能够控制调速器调速范围,以及改变开关触发时间能够控制调速器实现需求的电枢速度补偿,进一步给出控制回路的设计方案,为电磁线圈推进尾部电枢速度控制应用奠定了理论基础。 相似文献
980.
在对产品中具备大量运行观测性能数据的关键系统部件进行剩余寿命预测的过程中,因寿命数据稀少难以建立寿命分布模型。而对产品性能观测数据进行退化建模,传统退化过程分析模型对于产品性能观测数据适应性差导致产品寿命预测精度低、有效性弱的问题,充分挖掘部件退化数据信息,依据相关退化分析技术,基于统计模型中的滤波预测方法与机器学习技术中的回归卷积神经网络(regressive convolutional neural networks, RCNN)预测方法建立产品剩余寿命预测融合模型。融合模型结合了滤波预测模型对产品退化状态的挖掘能力、不确定表达能力与RCNN网络模型良好的数据适应性、预测的准确性,提高了产品退化数据分析的准确性及有效性,可对产品关键部件的寿命进行有效预测,为产品中具备大量运行观测数据的关键系统部件健康管理提供辅助参考。 相似文献