一种改进遗传算法在UCAV快速航迹规划中的应用

针对无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出了一种基于Voronoi图和改进遗传算法的快速航迹规划方法。该方法采取分层航迹规划的思想,首先根据Voronoi图生成初始航迹,并综合考虑约束条件,赋予各条航迹相应的权值;然后应用改进的遗传算法在生成的航迹空间中寻优,最终得到满意的航迹。该算法利用多处理机并行计算技术对传统遗传算法进行改进,大大缩短寻优时间。仿真结果表明基于Voronoi图和改进遗传算法的航迹规划提高了实时性,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。     

杂波和干扰条件下基于强化学习的机载雷达波形设计

针对复杂电磁环境机载雷达智能抗干扰问题,提出一种基于马尔可夫决策过程（markov decision processes,MDP）的机载雷达波形设计方法。为实现最优决策,建立雷达和干扰MDP博弈模型,融合利用目标、杂波、噪声、雷达和干扰信号等多维度电磁信息,设置信号和干扰噪声比为奖励函数;基于贝尔曼方程和策略迭代法计算信号频域最优策略,通过迭代变换法设计时域最优波形,并采用目标检测概率衡量算法性能。仿真结果表明,和线性调频信号、跳频信号相比,该方法设计波形具有更好的环境适应性和抗干扰能力,在此基础上提高了机载雷达目标检测概率。     

基于概率影响图的空战能力评估模型

基于空战指标间复杂的影响关系,引入概率影响图,并结合指标间重要程度的比较对飞机空战能力进行客观评估。利用空战信息流图,依据作战结果计算能力指标值与发生概率,构建空战模型的概率影响图;定性分析能力指标间的影响关系,定量计算综合影响权重;综合考虑比较权和影响权,计算空战能力值。结果证明,影响关系在空战能力评估中占有很大比重。     

调度感知同步数据流建模

对流应用系统进行吞吐量分析需要将周期静态顺序调度建模到数据流图中,吞吐量分析效率依赖于数据流图的规模及建模时间。为了提高吞吐量分析效率,提出基于同构同步数据流图的调度感知同步数据流模型及相应建模方法。通过利用应用模型结构特征及周期静态顺序调度,可减少模型中的任务、边和初始符号数目;可以使用已有分析方法对模型进行吞吐量分析。实验结果表明,所提建模方法优于已有方法,可有效提高吞吐量分析效率。     

云平台上基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法

针对云平台上有向无环图科学应用执行容易产生虚拟机资源过剩、资源使用率低及费用虚高的问题,给出一种基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法。该算法采取关键路径截取技术,循环找出最晚完成的未分配任务,从该任务出发,在所有未分配任务构成的图中找出最大连通子图,并计算该子图的关键路径,然后将关键路径上的任务集调度到性能匹配的虚拟机上执行;同时通过任务回填技术充分利用虚拟机的空闲时间槽,提高资源使用率。实验结果表明,在云计算平台上,该算法不仅能够在截止时间内完成有向无环图科学应用,而且可以提高资源使用率,有效减少完成该应用所需整体费用。     

改进IAHP-CIM模型的雷达组网探测能力评估方法

针对雷达组网探测能力的评估问题,采用鱼骨图法对影响雷达组网探测能力的多种因素进行梳理,得到结构层次清晰的指标评价体系。采用改进的区间层次分析—控制区间和记忆模型对该指标体系进行评估,具体方法是:运用区间层次分析法构造区间判断矩阵;利用蛙跳算法求解区间判断矩阵中满足最小一致性的确定性矩阵;利用控制区间和记忆模型来确定各指标的风险概率,实现指标体系的评估。以具体的案例为对象进行仿真实验,结果表明,所提评估方法有效,评估结论相对客观、可信,对雷达组网探测能力评估具有一定参考价值,从而为雷达组网的优化部署奠定良好基础。     

基于思维导图的大学英语词汇教学研究

大学英语教学中,词汇教学的成败在一定程度上决定了学生英语学业成绩的成败.通过对思维导图在大学英语词汇教学中应用现状的阐述,结合相关理论,对其在大学英语词汇教学中的应用进行了实验探究与数据分析,验证了思维导图在大学英语词汇教学中的应用可以帮助大学生整合所学词汇,有效扩充词汇量,提高英语词汇学习的有效性.     

军民融合产业创新集群的形成

在军民融合发展战略与创新驱动发展战略深入推进进程中,军民融合产业创新集群成为军民融合产业发展的重要创新形式,其形成问题研究更是对其发展与演化具有重要影响。以军民融合产业创新集群的内涵着手,通过刺激—反应模型与演化博弈模型,分析其形成过程与促进措施。研究表明,军民融合产业创新集群作为复杂适应系统,创新主体的适应性能力及其内在关系是集群形成的关键所在;为使合作创新行为成为演化博弈的稳定策略,从合作创新能力系数和合作创新成本、拥有的创新资源以及政府资金支持三个方面剖析集群形成的促进作用,对军民融合产业创新集群的发展与演化研究奠定基础。     

地缘能源因素不容忽视

地缘之困:大国博弈的"中心区" 亚洲中心地域位于地球上各大陆的中央位置,具有非常重要的战略地位.地缘政治学家麦金德将这里界定为"历史的地理枢纽",指出这一特定区域是陆上力量的战略中心和"心脏地带". 而哈萨克斯坦又位于中亚腹地,其横跨欧亚两洲,国土包括中亚北部和乌拉尔河以西的欧洲部分,与俄罗斯、中国、吉尔吉斯斯坦、乌兹...     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。