基于Markov决策支持系统的坦克排作战效能预测

分析了Markov模型的一般预测过程,建立了一种基于Markov决策支持系统的作战效能预测分析模型,根据坦克排在担负不同作战任务时的特点,给出了坦克排作战效能预测分析的应用实例,预测分析的结果表明,该模型能够对作战态势做以正确的预测,有利于指挥员更好地进行兵力部署,发挥坦克排作战的最佳效能.     

航空发动机的可预测模型建模与应用

提出了一种基于混沌理论和支持向量的预测方法.通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定支持向量机的最佳输入变量;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数,确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于某型发动机压气机的试车时间序列数据建模与分析,结果证明该方法具有较高的预测精度.     

航空装备故障风险分析与趋势预测方法

针对还未系统形成飞行试验故障风险分析与趋势预测方法的问题,提出基于可拓学的飞行试验故障后果定量分析方法,综合应用蒙特卡洛抽样以及层次分析法的飞行试验故障可能性评定方法以及基于灰色波形的故障风险综合预警信号预测方法;通过实例验证结果表明:基于灰色波形的故障风险综合预警信号预测方法预测航空装备故障风险趋势有效,并且更适合于...     

基于图神经网络GraphVAE的兵棋态势预测方法

在战场上敌我双方作战的过程中,准确地预测敌方的兵力部署将有利于我方的作战。基于兵棋推演的态势数据,通过训练图神经网络,提出了预测敌方未知算子位置的方法。首先,在对数据进行预处理后,实现了态势到图结构数据的转化,构造了兵棋态势的图结构数据集,用于图神经网络的训练。其次,根据兵棋态势及其数据的特点改造了GraphVAE模型,实现了兵棋态势图结构数据的补全。最后设计了基于补全后的图结构数据,计算敌方算子位置的方法。通过实验证实了该方法的有效性和可行性。     

残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

一种自导鱼雷发现概率变化趋势预测方法

针对自导鱼雷发射前预知鱼雷发现概率随发射态势变化趋势的需求,提出了一种自导鱼雷发现概率变化趋势预测方法。根据现时刻攻击态势构建鱼雷发射态势预测模型,生成后续鱼雷发射态势序列;基于正态分布原理进行目标散布处理,并分别提出面积比值法和长度比值法计算声自导和尾流自导鱼雷单个发射点发现概率计算方法;综合以上处理方法,计算自导鱼雷未来一段时间内连续发射态势点的发现概率,生成变化趋势。最后,采用典型的发射态势对自导鱼雷发现概率变化趋势预测结果进行了测试验证。     

战术背景对跟踪滤波器设计的影响

可以利用战术背景下做战术机动空中目标的特性来提高跟踪效果。提出了先目标机动预测,然后进行机动检测和滤波的方法（ＰＩＦ）。本方法可以提高对空中机动目标的跟踪效果而无须做大量的运算。