马克思主义认识论与现代科技革命——论计算机科学的发展

本文简要论述了马克思主义认识论作为认识和改造自然的完整科学体系,其创立的必然性;革命性和科学性的统一;以及对科学技术革命的指导作用.从马克思主义认识论的角度出发探讨了计算机科学的发展和规律,充分表明了自觉运用马克思主义认识论来指导科研工作的重要理论价值和实用价值.     

“健身超市”的魅力——东基公司开展全民健身活动纪实

华灯初上,万家灯火。高耸夜空的7个灯塔把占地面积3万余平方米的东基健身园和2万余平方米的东基职工体育场照得如同白昼。在这两大健身乐园里,常有数干人来参加各种各样的健身活动。这里简直就是一家巨大的“健身超市”!“健身超市“?一位体育记者的笔端抛出如此新奇而形象地比喻。     

拦截大机动目标的有限时间收敛制导律

针对大机动目标的拦截问题,基于积分滑模控制理论提出了有限时间收敛的积分滑模制导律。采用参数自适应调节的径向基函数神经网络扰动观测器对目标机动引起的制导系统扰动进行估计,为了进一步提高估计精度,利用自适应律消除神经网络观测器的的估计误差。根据李雅普诺夫稳定性理论证明了制导律的稳定性和有限时间收敛性。通过数值仿真说明所提制导律无论是在脱靶量方面还是在弹目视线角的控制精度上都具有优异的性能。     

BP神经网络在效能评估中的样本训练

根据WSEIAC模型建立了地面防空导弹武器系统效能评估的指标体系,并依此模型建立与之对应的三层BP神经网络.简要分析了BP算法的实现过程,利用专家打分法和模糊层次法相结合的方式取得该神经网络应用于地面防空导弹武器系统效能评估时的训练样本,并对此神经网络进行学习训练,直至达到精度要求.经验证,该网络在评价地面防空导弹武器系统效能时减少了评估中的人因影响,使评估结果更为科学.     

基于小波网络的雷达目标识别方法

研究了小波网络的构造问题,提出了一种根据小波的局部时频特性,删除不包含任何目标识别样本数据的小波,初步确定网络隐层节点数的方法;采用本算法构造小波网络,可以减小网络的结构,加快网络的收敛速度.将构造好的小波网络作为雷达目标识别的分类器,获得了较好的识别效果.     

基于混合神经网络的野战仓库伪装效能评估

随着现代高技术的发展及其在军事领域的广泛应用,战场透明度明显增加.在未来战场上,发现即意味着被摧毁.野战仓库的生存也面临前所未有的严重威胁,伪装就成为其提高自身生存能力的有效手段.伪装效果的好坏将直接影响其战场生存力.采用遗传算法改进BP神经网络模型,分析了其基本思路以及具体实施步骤,并运用其对野战仓库伪装效能进行评估.实例表明,该模型能够较好地克服人为因素和模糊随机性的影响,评估结果更为科学可信.     

基于体系仿真大数据的效能评估方法

随着复杂系统仿真技术、计算能力和数据管理能力的发展,仿真数据逐步呈现大数据特点,评估指标之间也存在高维度、高冗余、高相关等突出问题。结合上述背景,分析了基于体系仿真的效能评估问题研究现状,介绍了深度学习技术的研究进展。指出采用合理的指标约简方法、使用高效的神经网络模型进行效能评估是下一步的研究重点。     

基于动态神经网络的柴油机建模研究

针对全柴推进系统仿真中主柴油机输出扭矩的预测问题,分析了输出扭矩的影响因素,在实验室试车台记录数据的基础上,利用小波分析方法对带噪声的原始信号进行预处理,运用Elman动态递归神经网络建立了用于柴油机输出扭矩预测的控制模型.     

人工神经网络特征优化方法在模式识别中的应用

在模式识别中,特征量的选择及组合优化是设计模式识别系统的关键问题,它强烈地影响到分类器的设计及其性能。人工神经网络除了在模式识别中作为分类器应用之外,而且能够实现特征参数的提取。通过采用人工神经网络模型,对柴油机故障的特征量优化方法进行了研究,实现了对柴油机故障的特征提取及优化。     

一种改进的系统效能评估方法及其应用

首先建立了在可靠性理论基础上的弹炮结合武器系统效能评估模型,并提出了对WSEIAC模型的改进方法.通过建立基于BP神经网络的武器系统作战能力向量的预测模型,克服了原先计算武器系统作战能力向量方法的局限性,提高了对武器系统作战效能评估的准确性和客观性.最后,将其运用到对弹炮结合武器系统效能评估中,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.