军用航空机务维修人员安全知识结构评价研究

随着军用航空装备复杂性、安全性的提升,对广大机务维修人员安全知识结构提出了更高的要求。以某机务部队现状为依据,研究航空机务维修人员安全知识结构评价问题。利用工作分析法对航空机务维修人员的工作进行了深入分析,建立了航空机务维修人员安全知识结构指标体系,通过构建基于熵权的改进BP神经网络模型对建立的知识体系结构进行评价。以某单位实际调研数据为基础,利用MATLAB仿真实现了模型的训练和测试,对机务维修人员的安全知识结构进行量化分析,为机务人员的安全知识能力培养提供决策依据和参考。     

基于不同能量值特征优选的水声目标识别

采用Bartlet平均周期图、小波变换和经验模态分解方法分别提取信号的频段能量值特征、IMF能量值特征,重点对IMF能量值特征进行特征优选。通过设计BP神经网络分类器,对实测的四类舰船目标的辐射噪声信号进行测试,取得了较好的识别效果。     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

基于进化式决策树的超视距空战机动决策模型

针对超视距空战决策问题,提出一种融合战术实施距离和导弹攻击区等先验知识,并具备进化能力的决策树模型。首先,分析空战制胜机理,建立超视距空战态势模型和战术实施距离模型,在此基础上引入超视距空战因子,建立态势评估模型和决策变量集;其次,基于战术实施距离建立超视距战术动作库,作为解空间动作集;第三,构建基于专家知识规则的决策树,并针对决策树参数进化需求,提出一种基于惯性权重动态调整和混沌优化的新型粒子群优化方法,以提高决策规则树进化效率;最后,基于仿真实验给出不同条件下空战机动决策仿真算例并进行了分析。仿真结果表明,提出的进化式决策树能有效融合战术实施距离、导弹攻击区等先验知识,并具备进化能力,能够有效解决超视距空战战术决策问题。     

高性能异构加速器MiniGo算子优化方法

根据高性能异构加速器的特性和MiniGo的训练模式提出了一种高效的并行计算方法。对片上计算资源进行合理规划,实现异构设备之间的流水并行优化;根据异构设备间存在共享存储段设计了共享内存编码模式,减少数据传输开销;根据数字信号处理簇内具有多计算资源的特点结合算子计算-访存特性设计了不同的算子并行计算优化策略。同时,面向TensorFlow实现了一个易于使用的高性能计算库。实验结果显示,该方法实现了典型算子的多核并行计算。相对于单核,卷积算子加速比为24.69。相较于裁剪版8核FT2000+CPU,该方法训练和自博弈执行速度加速比分别为3.83和1.5。     

航天器轨道追逃动力学与控制问题研究综述

随着航天器交会与接近操作技术的快速发展,轨道追逃问题逐渐成为航天领域的研究热点。从动力学与控制视角,对航天器轨道追逃问题的研究现状进行综述。给出了基于定量微分对策的轨道追逃问题模型的一般形式,系统梳理了各种类型的轨道追逃问题;对于追逃策略求解,分别针对闭环策略和开环策略,分析了各种方法的优缺点;围绕人工智能算法与轨道追逃问题的结合,阐述了基于深度神经网络和强化学习的轨道追逃策略的研究现状。关于未来展望,提出了追逃博弈态势分析、多航天器博弈控制、三体条件下博弈动力学与控制等发展方向。     

H_∞滤波混合优化RBF在SINS动基座传递对准中的应用

为解决SINS动基座传递对准的快速精确问题,将混合优化的RBF神经网络应用于此。首先运用递阶遗传算法优化RBF神经网络的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;在此基础上运用H∞滤波算法对网络其余参数进行在线自适应精调。其计算机仿真结果与扩展卡尔曼滤波比较表明:该算法在精度、实时性方面与扩展卡尔曼滤波相比提高了将近50%。     

非协同目标识别专家系统研究与实现

介绍了一种非协同目标识别专家系统的研究和实现方法,该系统可以对多种无源电子侦察设备所获取的技侦情报信息进行融合和识别处理。根据目标在不同工作状态下所使用的辐射源也不相同这一事实,设计了区分目标工作状态的推理模型,并使用Plan-D语言实现了对推理模型的描述。使用黑板结构实现推理模型的调用和基于正向推理规则的推理,推理结果中不仅包含目标身份属性,还包含目标当前的工作状态属性。     

基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测研究

BP神经网络就是指采用反向传播学习算法的前向多层人工神经网络,它具有分布式存储信息、高强的容错性、并行处理信息、自学习性和非线性映射逼近能力等运行特点。基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测模型的构建,通常按照初始化、构建网络、导入输入输出层和训练网络、决策、结论的步骤来完成。     

基于神经网络的某扫雷犁电液伺服系统建模与控制

扫雷犁电液伺服系统是一类复杂非线性系统,基于传统建模方法构造的线性模型难以反映系统的本质非线性特征,因此提出采用基于正交最小二乘法的径向基函数神经网络对该系统进行精确建模;已有的手动分级控制或传统的PID控制方式不能满足精确控制的战术要求,提出采用基于广义训练和专门训练相结合的神经网络直接逆控制方法,实现系统吃土深度的有效控制。实验仿真结果以及与其他建模和控制方法的比较,验证了提出方法的有效性。