模拟退火优化BP神经网络在航向控制系统中的应用

目前,广泛运用于神经网络中的误差反向传播算法(BP算法)训练时间较长,且易陷入局部最优.为了克服BP算法的固有缺陷,文中提出了在BP算法中加入模拟退火算法权因子.在航向控制系统中进行了仿真,数据显示该算法比单纯BP算法更能优化控制器性能参数和全局搜索能力,收敛速度更快,精度提高比较明显.     

基于偏最小二乘回归的军用飞机采购价格预测

考虑到军用飞机采购价格样本数据少、难于预测的特点和偏最小二乘回归方法在处理小样本多元数据方面的优势,提出一种基于偏最小二乘回归的军用飞机价格预测方法.偏最小二乘回归首先提取第一、第二主成分对采购价格样本的特异点进行剔除;然后进行变量投影重要度分析来筛选变量;最后,偏最小二乘回归对筛选的变量进行回归建立军用飞机价格预测模型,并对军用飞机价格进行预测.结果表明,在军用飞机价格预测方面,与未筛选变量的回归模型和逐步多元回归相比,经过变量筛选的偏最小二乘回归模型预测的精度更高,更能体现采购价格与飞机性能参数之间的关系.     

基于模糊聚类的入侵检测方法

分析了异常入侵检测存在的问题,研究了基于模糊聚类的入侵检测算法。该算法采用C-均值算法,通过训练数据聚类、异常聚类划分和行为判定等3个步骤实现异常入侵检测。试验采用KDD99数据进行了测试,证明该算法是可行和有效的。     

箱装物资装运模型的构建及提货可视化设计

以汽车为例介绍了物资装载时横装、顺装和混装等几种模型,并对其算法进行了归纳。设想了一个以物资出入库为原型的可视化系统,并以建立的装运模型为基础,设计了可视化提货系统的实现过程。     

纯方位系统TMA非线性最小二乘法——理论数学模型与常规算法

对非线性最小二乘法应用于纯方位系统目标运动分析进行了综合评述,介绍了经典的非线性最小二乘法及几种常规算法：高斯—牛顿迭代法,麦夸脱迭代法,自适应非线性最小二乘法,给出了非线性最小二乘法对纯方位目标运动分析的四个数学模型：高度非线性模型,减弱非线性模型,再减弱非线性模型,再进一步减弱非线性模型。     

基于FPGA的定点LMS算法的实现

LMS算法的FPGA实现是自适应天线阵用于实践的关键之一。提出了一种在FPGA内实现定点LMS算法的方法。在满足系统实时性的前提下,该方法不但实现起来相对容易,而且算法的精度和动态范围也有一定的保证。仿真结果表明,该方法是可行的。     

基于提升算法的二维DWT高效VLSI实现结构

以CDF9/7小波为例构造了一种二维DWT变换的高效VLSI结构。采用改进的提升算法,减少了关键路径上的延时。把乘法器系数表示为CSD形式,将乘法优化为最少的移位加操作。提出了一种行变换和列变换同时进行的方法和实现结构,并且整个结构采用流水线处理。通过VHDL的行为级仿真,得到的数据和软件仿真的结果相同,证明了该结构的正确性。和其它结构相比,该结构处理速度更快,并且硬件利用率可达100%。     

一种基于Taguchi方法的混合NSGA-Ⅱ算法

提出一种基于Taguchi方法的混合NSGA-Ⅱ算法,即用Taguchi方法来改造NSGA-Ⅱ算法的交叉操作和变异操作,目的是提升NSGA-Ⅱ算法的优化能力.针对多目标优化测试问题的实验表明该方法能够显著提高NSGA-Ⅱ算法的优化效果,而且该方法不改变NSGA-Ⅱ的算法框架,易于实现.     

具有策略偏好的模糊双矩阵对策模型及其应用

针对局中人对策略有偏好、支付值模糊的双矩阵对策给出了一种具体的求解方法,首先根据加权算子集结得到局中人的策略偏好向量、利用模糊数排序方式将模型转化为清晰的双矩阵对策,再利用粒子群优化算法求解.最后以雷达电子对抗为例,建立了具有策略偏好的模糊双矩阵对策的作战效能评估模型,研究结果对于双方资源分配,提高作战效能具有一定的军...     

基于SPSO的考虑指控节点受攻击的WTA问题优化方法

鉴于网络中心战中指挥所的重要性,根据实际作战原则,通过对传统武器目标分配(WTA)模型的分析,建立了考虑指控节点受攻击的武器目标分配(Weapon-Target Assignment with Vulnerable Command and Control Nodes,WTAVC2N)模型,并利用随机PSO算法对该模型进行仿真验证。仿真结果表明了利用随机PSO算法解决考虑指挥所被摧毁的武器目标分配问题的有效性及合理性。