多兵种交战中作战指数迭代计算方法及收敛性研究

对于大规模多兵种交战,作战指数评估是进行军事决策的重要依据.针对传统作战指数评估方法依赖专家经验知识的问题,借鉴强化学习理论,提出了多兵种交战兰彻斯特方程中作战指数迭代计算方法,利用作战指数和火力分配策略的递推关系,循环更新作战指数直至结果收敛,重点考察了固定更新率、梯度指数递减方法和动量梯度方法对迭代收敛性的影响,通过调节更新率、递减强度和动量强度等超参数取值,显著提高了迭代收敛速度和稳定性.     

系留多旋翼无人机及其军事应用

为解决多旋翼无人机无法长时留空的问题,可以通过系留综合缆绳将多旋翼无人机和地面站组合起来,构成一种新型无人机系统——系留多旋翼无人机。本文梳理了多旋翼无人机的发展历程,采取对比分析的方法总结了系留多旋翼无人机的系统组成和应用特点,对多旋翼无人机在战术通信保障、军事侦察监控、电子干扰与防护3个方面的军事应用前景进行了分析。     

多传感器多机动目标跟踪方法研究进展

讨论了多传感器多机动目标的研究现状,分析了几种跟踪滤波器的性能,着重探讨了交互多模型(IMM)算法的发展状况和应用。同时还研究了多传感器跟踪多机动目标过程中的数据关联方法。最后指出,寻求采用自适应变结构的IMM算法,研究模型切换过程中算法的过渡性能,以及在数据关联中引入混沌、遗传算法等智能控制方法,将是未来多传感器多机动目标研究的方向。     

装备采购多目标激励模型研究

在将质量货币化从而实现激励目标测度统一的基础上,根据委托代理理论建立了委托人风险中性,代理人风险规避时的多目标激励数学模型,给出了激励系数的表达式,对激励系数与随机变量相关系数之间的关系进行了讨论。     

基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术在战场目标识别中的应用

近年来,多传感器信息融合技术已经在许多领域得到了广泛的应用,该技术也可以用于战场目标识别.在简单介绍了多传感器信息融合技术的概念和方法之后,详细阐明了D-S证据推理的原理及其应用于战场目标识别的方法,并进行了仿真处理.仿真结果说明,基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术,是解决目标识别问题的一种有效方法.     

论领导班子结构科学化的整体效应

一、领导班子结构科学化的意义 　　领导班子结构是指领导班子中各成员在一定的时间内和一定条件下的配置和组合方式,是一个多序列、多层次、多要素的动态平衡体.现代化的生产是生产、经济、科技发展一体化的系统经济,其任务艰巨复杂,这就要求领导者不仅具备一定的素质,而且必须有一个科学的结构.……     

基于多信息的柴油机缸套磨损故障诊断研究

采用了模糊神经网络模型,对柴油机缸套磨损故障以及缸套破坏性磨损故障进行了诊断研究.通过缸套磨损故障的模拟实验,获取柴油机机身振动和铁谱分析等多源多维故障信息,并对融合故障信息进行预处理,解决了模糊神经网络输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数及网络的学习训练问题,对缸套不同磨损故障进行了诊断.研究表明,这种基于多信息的诊断方法减小了故障诊断的不确定性,提高了诊断精度.