基于改进AHP的无人机作战能力量化研究

针对无人机平台及载荷类型多样、作战性能各异,难以统一量化分析的问题,提出一种基于改进AHP(层次分析法)的无人机作战能力量化方法,构建了目标-准则-指标-实例的多层作战能力结构关系.通过一种指数标度方法,降低了标度的主观性影响,优化了层次结构元素权重求解.基于无人机装备的作战能力构成构建量化指标体系,较好地实现了多类型无人机作战能力的量化评估,对于多无人机协同作战的兵力分析具有一定的实用价值.     

基于CNN-LSTM的在轨卫星故障预测分析

在役考核中,对遥测参数进行监控与分析,是评估在轨卫星工作状态及健康状况的重要途径.为解决在线多任务故障预测问题,提出了结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的数据挖掘模型,并运用了一种基于误差反馈的权重自调整机制.利用某型卫星(含故障)遥测参数的仿真数据进行分析处理,实验结果表明:在线CNN-LSTM模型以最小的信息损失进行建模,对比单一模型以及传统的回归模型,CNN-LSTM模型不仅在测试集上取得了最小平均绝对百分比误差12.61％,同时模型预测性能在长时间预测中优于离线模型.     

基于神经网络和遗传算法的威胁度估计算法

针对威胁度估计问题,提出了基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。     

一种面向军事物联网的网络流量异常检测模型

针对军事物联网中网络流量数据日趋复杂,数据特征维度高等特点,将卷积神经网络算法应用到网络流量分析领域.根据数据特点,构建出一种基于无池化层改进型卷积神经网络(NPCNN,No Pooling CNN)的网络流量异常检测模型.采用Modbus、NSL-KDD和KDDCup99数据集对NPCNN网络流量异常检测模型进行验证,同时将NPCNN网络结构同传统的卷积神经网络对比,通过对实验结果的分析发现,该模型在军事物联网网络流量异常检测中具有可行性和可扩展性.同时NPCNN网络在准确率性能方面优于传统的卷积神经网络,为军事物联网网络流量分析提供一种可靠方法.     

基于优化神经网络的军事训练保障标准实施效果评估研究

对军事训练保障标准的实施效果进行评估有助于加强军事训练保障标准的闭环管理,提升标准建设质量。研究了基于LM反向传播算法的军事训练保障标准实施效果神经网络评估模型。从技术内容评估、实施过程评估、实施效益评估3个方面进行系统分析,建立了评估指标体系;在LM反向传播算法的基础上建立神经网络评估模型,反映了军事训练保障标准实施效果综合评估目标与评估指标因素之间复杂的非线性关系,降低了评估过程中的主观因素影响。对某场地建设标准实施效果进行实例评估,结果表明模型合理可行。     

基于神经网络的椭圆扩展目标形态估计

针对复杂环境下由稀疏量测引起的椭圆扩展目标形态估计精度低的问题,提出了一种基于神经网络的形态估计方法。利用神经网络对目标量测进行处理,估计出椭圆扩展目标的轴长,然后结合卡尔曼滤波算法实现目标的跟踪。仿真实验结果表明,通过与基于随机矩阵、乘性误差以及卷积神经网络等模型的算法相比,所提算法的跟踪性能有显著改进。     

关于提升普通高职院校军事技能训练工作质量路径的研究思考

加强全民国防教育,增强全民国防观念,是党和国家始终高度重视的一个重要战略问题。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央作出一系列重要决策部署,推动新时代全民国防教育领导体制机制改革。而普通高等学校开展国防教育,进行军事技能训练工作,对高校学生综合素质的提高、对高职院校立德树人以及对国家国防后备力量的培养等方面都有重大意义。但当今的高职院校学生军训工作存在着内容枯燥单一、军训参与人员思想认识不够以及军训成果难以持续保持等方面的问题。本文针对这些问题提出了相应的解决办法,力图为高职院校的国防教育工作提供借鉴和参考。     

涡轮叶片装配智能优化算法

涡轮组件装配是发动机制造过程的重要组成部分,在装配过程中为保证涡轮叶片装配完成后的转子不平衡量符合设计标准,需对叶片进行分组试装等步骤,装配效率因此受到影响。为解决此问题,提出一种基于改进模拟退火算法的叶片装配序列优化方法。建立由轮盘自身不平衡量与叶片不平衡量相结合的数学模型,采用多邻域搜索机制,改进退火机制,增加升温、记忆模块等方法来改进算法,通过实例验证了算法的有效性,并与蝴蝶算法,天鹰算法,原始模拟退火算法进行比较,有效地降低了涡轮转子不平衡量。结果表明,改进的模拟退火算法能够有效的减少叶片装配后的不平衡量。为使该算法能够更方便的服务于装配现场,基于MFC框架开发一款叶片装配软件,为解决叶片装配需进行多次拆装以及装配效率低的问题提供了一种有效的方案。     

基于RBF神经网络的背景估计及红外小目标检测

利用RBF神经网络的函数逼近特性,得到了一种红外图像背景估计算法,进而提出了一种检测红外小目标的方法。利用有目标和没有目标的真实红外图像对此算法进行检测,背景估计效果理想,小目标检测效果理想,证明该算法是可行有效的。