RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。     

基于随机有限集的传感器网络多目标跟踪

利用有限集统计理论对声学W SN下的多目标跟踪进行了研究。首先利用F ISST理论对声学W SN下的多目标跟踪进行建模,然后利用粒子滤波对随机集最优贝叶斯滤波进行近似,提出了一种新的多目标跟踪方法。在粒子滤波执行过程中,为了有效地平衡计算量和跟踪精度,根据目标数目自适应地调整每一时刻的粒子数目。仿真结果表明在监视区域同时出现目标较少的情况下,算法能够及时发现目标的出现和消失,正确估计目标状态和数目。     

横向扫描敏感子弹的命中概率分析

为了获得某新型横向扫描敏感子弹对车辆目标的命中概率,结合子弹的运动特点和作用过程,建立了子弹六自由度弹道方程组,并分析了影响子弹命中概率的主要因素,最终建立了子弹识别和命中目标的数学模型.结果表明:命中概率随子弹初始扰动、最大摆动角和弹目距离的减小而增加,当初始扰动小于0.05 rad/s,最大摆动角小于1.12°,弹...     

基于BP神经网络的水下对抗预测模型研究

针对水下平台水下对抗作战量化验证评估困难、指导机动规避作战模型欠缺等问题,设计了一种基于大数据学习的水下对抗预测模型。首先进行水下平台水下对抗建模,基于蒙特卡洛方法执行若干轮次仿真获得规避概率数据集;同时,为解决海量仿真下时间效率不佳的问题,提出利用BP神经网络预测算法进行数据学习,提供准确、快速、可视化的对抗结果。试验结果表明,在本文设定的试验环境下,基于BP神经网络预测算法的平均预测误差为7.28%,可有效对水下平台规避概率进行预测,为指挥员指挥决策提供数据支撑。     

多目标跟踪的神经网络实现方法

多目标跟踪在军事和民用方面得到广泛的应用。自适应网络模型 ART对已学习过的对象具有稳定的快速识别能力 ,同时又能适应未学习的新对象 ,ART模型的这种优势可直接应用于雷达的多目标跟踪。经过仿真验证 ,利用 ART模型解决多目标跟踪数据关联问题的方法较为有效。     

攻方目标被守方兵器选中的概率研究

建立了不同情况下攻方目标被守方兵器随机选中概率的数学模型 ,初步分析了突防反突防问题、兵力分配问题及对抗问题 ,供进一步研究和试验参考     

弹炮一体化防空系统的服务概率模型

弹炮一体化防空系统是未来高技术局部战争中应急机动部队的主要防空武器。首先给出了弹炮一体化防空系统服务概率的定义 ,然后通过研究这种防空武器对目标服务过程的特点 ,建立了服务概率计算模型 ,为评价这种防空武器的射击能力和系统效能 ,提供了必要的分析手段     

雷达组网的特点及其抗干扰设计

介绍了雷达组网的特点 ,并对如何提高目标探测概率问题进行了简单推算 ,提出了雷达组网在实战应用中的一种干扰设计方法 ,并简要介绍了雷达组网的意义     

坦克火控首发命中率试验脱靶弹数据处理方法

通过对出现脱靶弹情况下的散布特征参数估计方法的研究 ,建立了正态双边截尾样本均值和方差估计数学模型 ,并给出了数值计算方法 ,为坦克火控系统首发命中概率试验脱靶弹数据处理提供了理论依据。     

区域雷达网分布式检测性能改善方法

针对文献 [3]提出的秩 K方法及文献 [4]的应用结论进行了讨论 ,提出利用 Neym an- Pearson融合准则改善区域雷达网分布式检测性能方法 ,分析表明 ,该方法使区域雷达网恒虚警同时 ,提高了其检测概率