基于广义随机Petri网的军事应急物流行动流程建模与分析

基于真实军事应急物流行动的特点和“军民融合”的原则,同时考虑系统的反馈控制功能,完善了应急情况下的军事物流行动流程,提高了军事应急物流行动的稳定性,对指挥决策具有很好的参考价值.基于广义随机Petri网对该军事应急物流行动流程进行建模,通过不变量判断验证了模型的有效性,基于PIPI软件平台得到状态空间可达图,并利用更加严谨的同构的随机点过程求解模型稳态概率.最后结合汶川地震中某团军事应急物流行动实例数据,对模型的各类性能指标进行分析,对军事应急物流行动的时效性提出改进建议.     

非线性系统的神经网络广义预测控制

研究了神经网络广义预测控制方法在非线性系统中的应用,基于BP网络构造神经网络预测器,利用非线性系统的开环输入输出数据离线训练神经网络,根据拟牛顿BFGS优化算法使得二次型性能指标函数达到最小,得到了最优的控制序列。同时给出了神经网络广义预测控制算法的步骤,讨论了提高系统鲁棒性的措施。仿真结果表明,这种神经网络预测控制算法具有响应速度快、控制效果好和跟踪精度高等特点。     

几个小样本检验统计量的研究

证明了n个相互独立的且服从(0,1)均匀分布的随机变量的乘积X服从定义的P(n)分布,并证明了Y=-lnX服从Gamma(n,1)分布。利用此结论提出了对非正态总体的小样本参数检验的理论和方法,讨论了指数分布、威布尔分布和艾分布的小样本检验问题。     

GIS常规导弹机动路线的选定

战时敌我对抗的环境下,常规导弹从一地点机动到另一地点待命准备进行发射,或者在一个波次的发射任务完成之后需立即进行第二波次的导弹发射任务,原定路线中某一部分遭到毁伤,这时常规导弹的机动路线如何能够快速科学地重新选定是作战指挥决策人员需要解决的重要问题之一.用广义路径权重代替实际路径距离权重更加科学合理,结合常规导弹机动发射路线选定的数学模型的特点,充分利用GIS路径分析功能,能够快速、有效地确定机动发射路线.     

凸度量空间中广义拟-压缩映象的不动点的逼近问题

设 (E ,d ,W )是完备的凸度量空间 ,T :E→E是广义拟—压缩映象 ,{xn}为T的带误差项的Ishikawa迭代序列。则 {xn}收敛于T的唯一的不动点 p∈E。     

面向信息化战争的广义兰切斯特作战模型

由于经典兰切斯特方程不能描述信息对于信息化战争的影响,因此在分析兰切斯特线性律和平方律的基础上,通过引入战场感知系数和信息优势系数,并利用信息优势系数对线性律和平方律中毁伤系数进行修正,提出了能够描述信息对战争影响的广义兰切斯特作战模型,仿真实验结果说明其能够有效地描述信息优势对于改变战争进程所发挥的重要作用。该模型为研究信息化战争的交战过程提供理论参考。     

混合指数分布模型的Bayes分析

针对截尾试验数据的情况,给出了二元混合指数分布模型的平均寿命和可靠性函数的严格的Ｂａｙｅｓ点估计,并运用最大熵准则给出了可靠性函数的近似的Ｂａｙｅｓ置信下限估计。     

基于GSPN的编队网络化防空指挥流程研究

为了提高编队指挥员在信息化海战中的作战指挥效率和应变能力,利用广义随机Petri网与马尔可夫链的等价关系,得到一种Petri网与马尔可夫链理论相结合的指挥流程时间性能分析的新方法,通过对模型进行分析与求解,得出了舰艇编队网络化防空作战指挥流程活动的准确作战周期,从而为指挥流程的优化提供有力的支撑,对评估系统效能水平也具有重要指导意义。     

车辆典型部件结构的有限元模型修正方法

以车身结构中简化的典型结构形式为研究对象,利用有限元软件中的焊点模拟单元,建立典型结构的有限元模型并进行模态分析。在参数灵敏度分析的基础上,结合模态试验测得的数据,利用广义简约梯度算法,对结构的有限元模型进行修正和模型验证,深入探讨了车辆典型部件结构的有限元模型修正方法。通过模型修正,有限元模型的精度得到了明显的提高,为进一步研究车辆结构部件的振动特性奠定了基础。     

基于两级隐式形状模型的抗遮挡目标跟踪

为解决遮挡条件下的目标跟踪问题,提高定位精度,提出一种基于两级隐式形状模型的目标跟踪算法。首先利用Fast Hessian检测子提取待跟踪目标及周围区域的局部关键点区域构建码本字典,用SURF描述子获取码本的特征描述矢量建立码本支持模型,然后利用广义Hough变换建立码本字典集与目标之间的共生关系,通过隐式形状模型进行在线学习更新,最后通过寻找投票空间中的极大值来对目标进行定位,根据跟踪过程中目标遮挡程度的不同,分别赋予目标自身码本投票及周围码本投票不同权重,提高不同遮挡状态下目标定位精度。实验结果表明,在目标被遮挡甚至不可见或者丢失后重新回到视场时,该算法均能鲁棒地定位出目标。