演化硬件中变异概率对进化算法首次命中时间的影响

在(1+1)EAs中,采用马尔可夫链推移时间分析法,推导出了平均首次命中时间的表达式。从理论上分析了变异概率对平均首次命中时间的影响。结果表明适当的变异概率会缩短平均首次命中时间,加快进化算法的寻优时间。     

合成化装备体系火力协同关键技术

多军兵种合成是现代军事大国部队编成的基本形态,体系化对抗是现代战争的基本方式。火力协同技术对充分发挥装备体系作战效能、提升合成部队作战能力具有重大推动作用。在简单介绍装备体系火力协同技术实现流程的基础上,重点介绍装备体系火力协同所涉几种关键技术的发展过程与应用领域,并对其发展进行了展望,期望能对有兴趣投身相关领域研究的学者给予借鉴与启迪。     

基于支持向量机的彩色图像恢复新方法

引起图像退化的因素众多,因而难以用一个统一的方法来进行恢复处理。鉴于图像的像素和各颜色分量通道间本质上存在某种相关性,以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有较好地解决小样本、非线性、高维数问题的能力,提出了一种新的空域图像恢复方法,并通过对来自于待处理图像本身的训练样本的学习,构造自适应的回归插值函数;然后基于该函数对图像作有选择的修改,从而达到图像恢复的目的。实验表明,该方法是有效的,并且具有较好的泛化性能。     

基于离散化模型的雷达优化配置与部署方法

雷达优化配置与部署问题存在模型复杂的问题,很难对其进行优化.提出了一种基于网格的离散化模型.雷达配置与部署的方案、雷达网对防区的覆盖能力以及雷达布站的约束条件都分别通过网格和矩阵进行了定量描述,在此基础上,建立了雷达优化配置与部署问题的数学模型.这样就可以采用模拟退火算法对该问题优化.仿真实验证明了该方法的有效性和可行性.     

谈谈“征集、储备、动员”一体化建设

现代战争,参战国几乎都要动员后备兵员特别是后备专业技术兵员补充作战部队或直接参加作战,后备力量成为打赢信息化条件下局部战争不可或缺的重要力量.因此,在做好军事斗争准备和推进中国特色军事变革中,要把平时现役兵员征集和后备兵员储备与战时兵员动员工作有机结合起来,实行"征集、储备、动员"一体化建设,以提高后备兵员储备质量,完善快速动员机制、提高快速动员能力.     

被动免疫算法在模拟电路故障诊断中的应用研究

基于生物免疫系统的信息处理机理,介绍了被动免疫算法的实现过程,并将其应用到某装备电路板的故障诊断之中。该算法具有边检测边学习的动态调整功能,仿真和实验实例表明,该算法适合于电路板的故障诊断,有较高的故障诊断率。     

一种快速确定导弹火力需求量的方法

快速火力需求分析是武器装备使用与保障所面临的重要问题.基于打击单目标情况,首先引入毁伤概率作为导弹火力需求指标,提出了考虑射程影响时的3种CEP快速计算模型,并利用概率论与飞行器试验统计的相关知识建立了一套比较完善的确定导弹火力需求量的方法.最后的计算结果表明该方法是行之有效的.     

应用Groebner基方法求解代数方程组的解

在字典序下计算方程组的多项式生成的理想的Groebner基G,根据Groebner基G中单变元多项式的解,依次递推求出多项式方程组的解.通过求解多项式函数条件极值问题的一般步骤和具体实例说明该方法的计算过程.     

基于证据聚类的多源传感器证据组合研究

在分析D-S证据组合公式所存在问题的基础上,根据聚类分析思想,提出了对证据进行聚类加权的证据组合方法.该方法将较为相似的证据归为一类,根据聚类结果对证据有区别地进行组合,不同类之间的证据根据聚类距离进行加权后组合,同一类证据按一种加权证据组合公式组合.应用到目标识别系统后使其性能在一定程度上得到改善.最后通过计算实例表明算法是有效的.     

基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准研究

在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%～150%.