一种“当前统计”模型的模糊自适应算法

"当前"统计模型作为一种先进的时间相关模型,在跟踪机动目标的时候,具有着很好的跟踪效果,但是当目标的机动较弱时,该模型的效果变差。通过对该模型进行分析得知,在该模型中由于机动加速度的最大值不能自适应地调整,导致低机动时系统过程噪声较大,因此在跟踪低机动目标时跟踪效果不太理想。为了克服这一缺点,给出了一种可行的采用模糊自适应调整"当前"模型最大加速度的方法,对模型的最大加速度进行自适应调整。通过仿真结果可知,与标准的"当前"统计算法相比具有更好的跟踪效果。     

联合势场与蚁群算法的机器人路径规划

针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法.在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交叉等问题,同时构建与收敛相关的负反馈通道,调节全局与局部信息素的自适应更新,以平衡算法的收敛速度与全局搜索能力.简单环境与复杂环境的仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于已有改进蚁群算法,验证了算法的有效性.     

基于GM-PHD的低可观测编队目标跟踪方法

考虑到多编队在低可观测情况下存在的目标跟踪问题,提出了一种基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波算法的编队目标跟踪方法.该方法是在修剪融合过程中,先保留剪掉的高斯分量,再对这些分量进行状态外推,利用JS(Jensen-Shannon)散度判断下一时刻状态估计值与外推状态值是否相似,以判断结果体现目标丢失情况,使得真实目标不丢失,解决了低可观测情况下目标易漏检带来的跟踪性能下降问题.然后,利用编队目标的特点,结合密度聚类方法估计出编队整体的状态,避免因状态估计集合中状态值过多影响算法性能.最终,仿真实验结果表明,该方法可以在低可观测情况下有效跟踪编队目标,具有较好的跟踪性能.     

政府:执行文化更重要

大力弘扬求真务实精神,努力培育政府执行文化,是建设廉洁、勤政、务实、高效政府的迫切需要,是实践“三个代表”重要思想、全面建设小康社会、开创中国特色社会主义事业新局面的内在要求,也是推进国防科技工业持续快速协调健康发展的不竭动力。要以培育政府执行文化为切入点,进一步强化政府执行意识,改进政府执行方式,加大政府执行力度,增强政府执行实效。一、大力弘扬求真务实精神,为培育政府执行文化提供思想保障。求真务实,是辩证唯物主义和历史唯物主义一以贯之的科学精神,是我们党的思想路线的核心内容,也是党的优良传统和共产党人应该…     

IEC标准与ESD抗扰度实验方法研究

对ESD抗扰度实验方法和 2种ESD模拟器进行了系统的研究, 发现IEC61000-4-2标准规定的静电放电抗扰度实验方法和实验用的ESD模拟器存在严重的问题。针对这些问题并结合当前国外学者研究的有关结论,研制了一种更符合实际需要的ESD抗扰度检测试验方法和实验装置。利用新研制的实验平台对瑞士Schaffner公司制造的NSG435ESD模拟器和日本Noiseken公司制造的ESS-200AXESD模拟器进行了比较研究, 对模拟器内部高压继电器动作产生的辐射场造成实验结果偏差问题进行了测试分析。利用该实验装置分别以手动控制模拟器和自动控制装置控制模拟器完成了空气放电过程。对空气放电电流波形的重复性进行了研究, 证明利用这种平台可以有效地控制空气放电的重复性。     

一种基于兼容度的组合评估方法

分析了单一评估方法的局限性,基于兼容度准则提出一种将综合指数法和功效评分法等常用评估方法组合而成的一种综合评估方法,采用该方法对潜艇声纳的作战性能进行了评估分析.算例分析表明,该方法对于提高评估结果的可信性具有明显的作用.     

坚持改革开放 加快企业发展——汾西机器厂贯彻“四个坚持”侧记

贯彻落实“四个坚持”重要指示,使汾西机器厂保持了快速发展势头,经济效益得到显著提高,成为山西省国防系统的一支标杆,受到海军和中船重工集团公司本部的格外关注。汾西机器厂是中国船舶重工集团公司所属机电仪表大型骨干企业,是我国“一五”期间建设的156项重点工程之一。汾西机器厂始终坚持“以军为本,以民为主,实现企业发展途径根本转变”的指导方针,在确保全面完成军工产品任务的前提下,民用产品也得到前所未有的发展。2004年,汾西机器厂完成工业产值6.5亿元,十年增长了490.9%,实现利润3500多万元,职工人均收入超过1.6万元。     

基于FCM与粗糙集的连续数据知识挖掘方法

对连续数据知识挖掘可采用模糊C均值聚类将其离散化,再应用粗糙集进行约简.文中针对该过程中样本数据离散化后出现多个聚类中心隶属度值较接近的情况,提出了隶属度重叠度的方法来扩展对应离散类别的选取.离散类别确定后再应用粗糙集理论对其进行知识挖掘,可得到连续数据的本质特性.此方法应用于汽轮机轴系振动数据的知识挖掘.与采用最大隶属度确定对应类别的方法相比,该方法不影响对连续数据的知识挖掘,并能真实反映连续数据的特性.