伊拉克战争中美海军电子战飞机——电子杀手：从“徘徊者”到“咆哮者”

2003年3月26日傍晚,夕阳将碧波万顷的波斯湾染成一片金黄色,美国海军“林肯”号核动力航母已转舵到逆风高速行驶,在平静的海面上犁开了一条白色航道。甲板上海风阵阵,一架EA-6B“徘徊者”式舰载电子干扰机已经在1号阵位上做好了起飞准备,导流板升起后,“徘徊者”的两台涡轮风扇发动机顿时怒吼起来,震耳欲聋的轰鸣声覆盖了“林肯”号的飞行甲板,随着引导员一记有力的手势,“徘徊者”喷出两团橘红色的火球,机身猛地向前一蹿,便一头扎进了波斯湾的暮色之中…… “徘徊者”舰载电子战机紧贴海面向大陆疾飞,不一会儿工夫,海岸线就在机翼下一晃而过,战机已经在伊拉克上空飞行,机长安德斯上尉加强了望,座舱外是一望无际     

武器系统经济性参数的支持向量机方法分析

采用一种基于支持向量机的武器系统费用分析方法.计算结果表明,这种方法有效解决了参数法对样本量要求较高以及对非线性问题处理能力较弱等问题.与传统方法相比较,有更好的拟合精度和泛化能力,因而该方法可以作为研究此类问题的新途径.     

军用飞机的弹射座椅

弹射座椅,是飞行员应急离机自救的重要装置,目前主要有弹道弹射座椅和火箭弹射座椅两种。在结构上通常由座椅主体．弹射操纵机构、人体约束机构、弹射动力装置、稳定减速系统和程序控制系统等部分组成。当空中发生险情,飞行员决定弃机逃生时,就会立即启动弹射跳伞手柄(拉环),几乎在同一时刻,人体被约束定位在座椅上,弹射通道自动清除(通常是以爆破抛离舱盖的方式实现),弹射弹点火将人椅弹出座舱后,座椅上的姿态控制系统开始工作,当人椅减速到允许开伞的速度范围内或达到预定高度时,人体约束系统释放,射伞枪射出(或稳定减速伞拉出)救生伞,人员降落。在整个弹射过程中．程序控制系统的作用是感受人椅系统的高度、速度、运动加速度等参数,选择并控制救生伞的张开时机。     

嵌入式实时操作系统在LEAP测井地面计算机系统中的应用

简要介绍了嵌入式实时操作系统VxWorks的特点以及LEAP成像测井计算机系统的软件系统构成,重点论述了实时多任务系统软件设计中利用多机处理器优势对用户任务的划分以及各任务、各处理器(操作系统)间的通信实现方法。     

基于支持向量机的末敏弹命中概率预测研究

用传统的机器学习方法进行末敏弹命中概率预报建模存在泛化能力难以保障、训练速度慢等一些困难。本文对统计学习理论和支持向量机的基本内容和核心思想进行了简要的介绍,探讨了基于支持向量机的末敏弹命中概率预报模型的建模方法。通过实例中的应用,该模型显示了泛化能力强,训练速度快,便于建模等优点,有良好的应用前景。     

具有在线测量功能的三工位紧塞具压入机设计研究

分析目前使用的药筒紧塞具压入设备的缺点和不足,研究在线测量药筒实际装药高度的方法,提出在线测量药筒实际装药高度,同时根据装药高度控制紧塞具实际压入深度的设计思想,设计了一种具有在线测量功能的采用并行工作方式的三工位药筒紧塞具压入设备。该设备具有自动化程度高和能够精确控制紧塞具压入深度等特点。     

判决特征选择的快速人脸识别算法

为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS).针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架.在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义.使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力.     

模糊专家系统自动装弹机故障检测系统

针对步战车装弹机故障检测困难,设计步战车装弹机故障检测系统,自动高效地实现对步战车装弹机的故障检测。利用模糊专家系统解决模糊问题的基本方法,阐述了系统的总体设计和硬件设计,按照输入输出信号的特点,将系统分为模拟信号输入输出模块和数字信号输入输出模块,并详细介绍了系统软件的核心——模糊专家系统的设计,特别是对模糊专家系统中知识库、推理机、解释模块以及学习模块的开发进行了探讨。     

舰机时间协同对潜检查搜索样式

舰机一体化反潜是反潜作战最有效的形式,而舰机协同反潜搜索是其最重要的组成部分.从实际应用的角度出发,研究了舰机时间协同检查搜索样式,并给出了基于该样式的实际应用例子.     

基于访问特征负载预测的负载均衡算法

为了提高web集群负载均衡的效果,结合web服务用户访问静动态内容的特征,提出了一种基于访问特征负载预测的负载均衡算法。首先建立网络带宽负载和CPU、内存综合性能负载的小波包一支持向量机回归混合预测模型;然后根据用户请求的类型,结合负载预测的结果对任务进行分配和调度。仿真结果表明：与传统的基于负载预测的负载均衡算法相比,基于访问特征负载预测的负载均衡算法能达到更好的负载均衡效果,从而有效提高web集群的整体性能。