基于主成分分析法的目标威胁评估

为提高防空作战指挥员对空中来袭目标实施火力分配的量化决策水平,本文提出了基于主成分分析法的目标威胁评估模型及方法。主成分分析法在将原始变量转变为主成分过程中,同时形成了反映主成分的权数以计算综合评价值,这样在指标权重选择上克服了主观因素的影响,客观反映了各指标因素间的现实关系。通过引入实例,对来袭空中目标进行多指标综合评价,根据综合评估值对各批目标威胁进行排序,所得结果合理且符合客观实际,切实为防空作战指挥员科学合理地实施火力分配提供了数据支持和科学依据。     

需求可拆分的应急物资调度问题的蚁群算法

应急物资调度问题是个典型的需求可拆分的车辆路径问题,区别于传统的车辆路径问题,将每个需求节点只能由一辆车访问的约束去除,允许需求节点由多辆车进行访问。针对应急物资调度问题的特点,建立相应的多目标车辆路径数学规划模型(SDVRP),并根据模型特点设计改进蚁群优化算法。最后,进行相应的算例分析,验证了该模型和算法的有效性。     

关于半鞅的可料表示性

利用鞅空间H1的泛函表示定理、泛函分析中的Hahn-Banach定理、半鞅向量随机积分的Girsanov定理,获得了半鞅可料表示性的特征。由于使用的是半鞅的向量随机积分,它推广了经典的结论。     

高密度存储服务器高速链路设计与仿真

针对高密度存储服务器中高速链路结构复杂、信号速率高、链路长度长等特点,在高速链路PCIE3.0和SAS3.0设计过程中引入全面的信号完整性仿真。通过对高速印刷电路板设计中拓扑结构、材料类型、印刷电路板结构等关键项目进行仿真设计,获得成本最低、性能达标的最优方案;通过全链路有源仿真,预估系统性能,降低系统投产风险;通过系统实际信号测试,验证系统性能完全满足相应规范要求,仿真结果有效可靠。     

融合图嵌入的Smooth-PCANet图像识别算法

主成分分析网络（Principal Component Analysis Network,PCANet）是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。然而PCANet在构建网络卷积核时只关注了图像的主分量信息,忽视了近邻像素点之间的位置关系。而通常情况下,图像的相邻像素点具有空间强相关性,因此利用图结构保持像素点的位置近邻关系更有利于网络提取有效特征。因此,我们将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法Smooth-PCANet。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,我们在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

基于模型的系统级故障诊断与预测推理技术

针对装备状态监控和故障预测推理的需求,提出不同的诊断推理模型。首先,提出了基于二值相关性模型的快速推理算法,采用Vx Works平台对方法进行了验证评估。然后,针对应用过程中存在的时延、故障耦合等现象,提出了动态诊断模型。在此基础上,提出了考虑故障预测的诊断和预测一体化诊断推理模型,对推理运算方法进行了阐述,开发了仿真验证软件。以某卫星电源系统为例进行了验证,结果显示模型具有故障诊断和预测能力,能实现故障诊断和预测的一体化推理。     

脉状矿的矿产储量最优计算

本文利用改进的三维克里金法对脉状矿进行储量计算,给出一个有效的储量与品位分布计算程序。文中提出网格法理论处理矿体边界和断层问题,采用圆锥法计算脉状矿的半变异函数等办法,为提高估算精度和加快计算速度起到了很好的作用。     

工作站网络并行计算的性能分析

本文介绍了异构工作站网络环境下一种新的并行计算性能评价标准。应用该标准分析了在四台异构的ＳＧＩ工作站上浅水波方程并行计算的性能     

自导车激光导引控制系统研究

本文提出一种用于柔性加工系统(FMS)的自动导向车(AGV)导引控制系统。该系统不仅能导引直线运行,而且能控制转弯。当自导车沿直线行驶时,它由设置在地面的气体激光器发出的激光束导引,由最优线性调节器控制;当自导车转弯时,它由三束激光和角锥棱镜检测位置和方向,由模糊控制器控制。实验表明该导引控制系统可行,它将使FMS的物流系统具有更高的柔性度。     

跳测度的可料对偶投影

证明了跳测度 ν的 Doob-Meyer分解 ν=m+π中 ,π即为跳测度的可料对偶投影 ,也是 ν-π的鞅特征