基于MEKF的航天器姿态确定算法

乘性扩展卡尔曼滤波(multiplicative extended Kalman filter, MEKF)方法被广泛应用于各种航天器姿态确定任务。针对任意参考坐标系,推导了姿态四元数的线性运动学方程和三分量姿态误差矢量的动力学模型,并分别设计了有陀螺和无陀螺两种姿态确定方案。系统研究了姿态敏感器常用的矢量观测模型,四元数观测模型以及欧拉角观测模型,设计了更具有一般性的MEKF滤波器,为航天任务中快速应用MEKF姿态确定算法提供理论参考和技术支撑。     

装备研制中的人-机系统可靠性问题

近年来,随着可靠性工程技术的不断发展和应用,关于人-机系统可靠性问题目益引起了人们的重视。其主要原因是武器系统或装备都是由人来进行研制、生产和使用的,因此,人与武器系统或设备的可靠性关系非常密切。研究表明,系统故障中很大一部分（约占故障总数的10％～15％）是由于人为差错而产生的。而随着系统的精度提高和复杂程度的增加,人对系统可靠性的影响将越来越大,且由于人的差错使系统发生故障造成的损失将不可估量。     

节日高速公路拥堵对交通动员能力建设的启示

随着高速公路免费政策在"国庆"和"中秋"双节的推行,各地高速公路车流出现"井喷式"增长,导致全国多地多条路段出现大面积拥堵。剖析这一现象,能够看到车辆拥堵具有明显的"盲目性"、"连锁性"和"普遍性"等特点,由此反觇交通动员能力建设实际,可从以下三个方面得到有益启示。     

一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器

提出了一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器。该分类器结构简单,学习速度快,仅用少量样本进行训练便可获得良好的推广性能．便于实时学习和应用。通过对模式属于各类别的隶属度的分析,可以知道判决的可靠性,具有较好的应用价值。     

人工神经网络在管理信息系统中的应用

在传统管理信息系统的基础上,增加专家系统模块,即基于人工神经网络技术的预测分析模块,完成复杂的非线性预测以提高MIS智能化、自动化水平。该模块选用反向传输(BP:BackPropagation)神经网络模型来实现,通过网络的自适应学习和训练,找出输入和输出之间的内在联系,从而求得问题的解答。利用该专家系统对出版社图书市场销量进行预测。结果表明:该方法性能好,可作为预测图书售量的一种有效手段。     

基于交叉熵和新转移函数的模糊神经网络分类器

针对目前普遍采用的误差平方和准则及Sigmoid转移函数在BP算法应用中存在的缺陷和不足,提出了基于交叉熵准则和新的S型转移函数构建的模糊神经网络分类器,并将这种分类器应用于心肌梗死的定位诊断,结果表明其训练效率和识别性能都明显优于传统的模糊神经网络。     

基于粗糙集理论的武器系统效能评定

简述了各种武器效能评定方法。建立武器参数效能模型,首先要挑选特征参数,这里采用知识约简方法选择武器的特征参数。利用神经网络理论建立了参数效能模型,武器系统的效能与武器特征参数的关系可通过神经网络的阈值和权值得到体现。通过实例对神经网络法与指数法所得的结果进行了比较,结果表明神经网络法比指数法精确。     

独具特色的以色列兵役制度

以色列国小人少,长期战事频繁,自1948年5月以色列国防军正式成立以来,先后经历了5次大规模战争,中小规模的作战行动不计其数,但其实力不减反而越来越强,其所控制的领土面积由1．4万平方公里扩大到2．8万平方公里,兵力由不足3万人发展为60万人,由单一陆军发展成为军兵种齐全的现代化军队,成为中东地区一支强大的军事力     

线性回归模型系数Stein估计的改进研究

针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计———c-k型估计,将岭估计与Stein估计统一到一个估计类;研究了这一估计类,证明利用岭回归技术可以改进著名的Stein估计(在均方误差意义下);同时研究了相应参数的最优值,分别给出了它的一个上界及下界,为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.     

未知非线性系统的神经网络建模与控制仿真研究

针对一类未知非线性系统的建模与控制问题,采用基于神经网络的多步预测控制算法进行了仿真研究,仿真对象选取控制工程界常用的单摆试验装置.该算法的实现步骤为:获取系统开环试验数据;辨识神经网络正向动态模型;设计非线性优化控制律.仿真研究结果表明,所提出的建模与控制方法是有效的.