基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测

引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。     

蚁群算法及其在火力分配问题中的应用

火力分配问题是指用一定数量的武器对一定数量的目标进行打击,如何根据武器性能和目标特性等一系列的因素,制定打击计划,使打击效果最好,满足打击需求,是我二炮部队火力运用专业的研究课题之一.火力分配问题是NP难题,经典的求解算法存在指数级的时间复杂度.采用蚁群优化算法,对该问题进行了研究.     

基于遗传BP神经网络的装备研制风险分析方法

简要介绍了GA和BP算法,利用遗传算法全局性搜索的特点,改变BP算法依赖梯度信息的指导来调整网络权值的方法,寻找最为合适的网络连接权和网络结构,提出了遗传算法优化BP神经网络的思路及其数学模型.最后,结合对某型航空装备的风险源的分析,利用此优化模型进行了验证.结果表明了该方法的可行性,为装备研制风险分析提供了一种新思路.     

整合优化“专业方向课”内容结构的思考——以《武警基层管理》课为例

整合优化“专业方向课”内容结构,既是提高教学质量的重点,又是难点。以《武警基层管理》课为例,从教学组织实施者的角度,重点阐述了以强化基础性、突出综合性、注重实践性和增强发展性为目标,积极整合优化“专业方向课”的内容结构。     

舰空导弹测试项目优化方法研究

舰空导弹测试项目设计优化的目标应是全面但最简。提出如下优化方法:用Luenberger状态观测器法提取能覆盖各方面性能的测试项目最简集合,根据可靠性预计、故障分析得到的可靠性薄弱环节筛选,最后根据各类测试的不同需求和约束条件确定测试项目集合。其思路和方法也可用于其他复杂系统。     

路、Ti^＊广义θ-图的成分着色

设H是一个超图（图）,对于它的一个k边着色c：E（H）→{1,2,∧k},我们记f（H,c）是由k种颜色中,由同一色类导出的子超图（子图）中所含分枝数最少的子超图（子图）的分枝数。fk（H）表示H中所有k边着色中f（H,c）的最大值,即fk（H）=maxf（H,c）。本文主要研究了路、Ti’、广义θ-图的成分着色,并得到了fi（Pn）=（n-1/k,f（Ti^＊）=[i-1/k]＋1∫k（Gθ）=2     

基于边界扫描技术的板级测试性优化设计

介绍了边界扫描技术的基本原理,论述了板级电路测试性设计的思想,提出一种基于二进制粒子群算法的板级电路测试性设计最小化优化方法。实验结果表明,该算法在优化效果、运算时间上均获得了较好的结果。     

风扇蜗壳排气段结构优化研究

为有效降低车辆封闭式冷却风道中风扇蜗壳的空气流动阻力,提出了计算流体力学分析与遗传算法相结合的蜗壳排气段结构优化方法,建立了蜗壳结构优化模型,开发了优化算法可执行程序Control CFD.EXE。对某车辆的风扇蜗壳排气段进行了结构优化。优化后蜗壳排气段的空气流动阻力比优化前减小了10.1%,空气质量流量增大了1.70%。     

船艇发动机虚拟维修中的场景优化技术研究

针对船艇发动机虚拟维修场景构建过程中模型的高逼真度和实时交互之间的矛盾,提出了降低场景复杂度的初期建模优化技术,以及模型合成后的全景优化技术。通过在发动机虚拟维修训练系统中的综合应用,有效地简化了模型的多边形网格,降低了场景的复杂度,提高了场景的生成速度。     

基于CAS理论的装备保障系统结构优化研究

信息化条件下联合作战装备保障系统是一个复杂系统。采用传统的还原论的方法难以实现对该系统进行优化。以复杂系统理论作为指导,采用自底向上的方法建立了联合作战装备保障系统的多主体计算机模型。以机步师山地进攻陆空联合作战装备保障为例,对比分析了装备保障系统层次结构和完全自组织结构的优缺点,证明了以复杂系统理论分析、优化装备保障系统结构是可行的。