基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别

为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。     

基于模糊BP神经网络的高原寒区弹药换算系数研究

针对高原寒区特殊复杂的作战背景,提出了一种基于模糊BP神经网络的弹药换算系数优化模型。该模型借助模糊隶属度将难以量化的弹药消耗影响因素定量化,以提高弹药换算系数的准确度。构建了弹药换算系数测算模型;分析了影响高原寒区弹药消耗的主要因素并进行了模糊量化,在此基础上建立模糊BP神经网络模型;通过仿真验证了优化后弹药换算系数的精确性。     

基于模糊TOPSIS的陆军合成营战场态势感知效能评估

从陆军合成营战场态势感知效能的影响因素出发,构建了陆军合成营战场态势感知效能评估指标体系;运用模糊TOPSIS,给出了陆军合成营战场态势感知效能评估方法;通过实例分析,对不同陆军合成营的战场态势感知效能进行评估,结果表明该方法有效可行,能够为陆军合成营战场态势感知效能评估及优化提供科学有力支撑。     

战场信息分发系统中的高效模糊匹配算法

匹配算法是基于内容的发布/订阅系统中的一项关键技术。针对目前战场信息按需共享能力不足的问题,建立了一种以基于内容的发布/订阅技术为基础的战场信息分发系统模型,结合作战用户信息需求的主观性和模糊性特点,充分利用订阅约束间的逻辑覆盖关系,设计了一种适用于战场信息分发共享的高效模糊匹配算法。通过实验分析了该算法中订阅信息组织模式进行匹配和订阅信息维护的时间和空间效率,实验结果表明了该算法设计的合理性与高效性。     

现役船体结构可靠性评估理论研究现状及展望

作为现役船体结构可靠性评估的关键技术,可靠性评估理论直接决定了可靠性评估结果的有效性和置信度。从可靠性评估理论的计算原理、度量指标计算及工程应用等方面阐述了传统可靠性评估理论和非概率可靠性评估理论的发展历程及研究现状,分析、总结了各可靠性评估理论在现役船体结构可靠性中的优势及不足,给出了今后开展相关研究的展望,并指出了现役船体结构可靠性研究的重点。     

基于模糊综合评价DEA方法的信息化部队作战能力评估

针对信息化部队作战能力,探讨了模糊综合评价与数据包络分析(DEA)理论的应用,提出了信息化作战部队能力评估指标体系,并采用模糊综合评价进行初步评估,构建了适合于能力评价的DEA模型,研究了评估结果的相对有效性,实例证明,该方法在综合评价等领域具有很强的实用性。     

C~4KISR仿真系统基于模糊一致矩阵的效能评估技术

在研究层次分析法的基础上,根据C4KISR的系统组成以及作战需求,建立了C4KISR系统效能评估的指标体系,提出了模糊一致矩阵的概念,利用模糊一致矩阵确定各指标的权重,并给出了效能评估的全过程。该方法具有科学性和准确性,是效能评估的一种有效方法。