基于粒群算法和BP神经网络的煤电价格预测

由于煤电价格的波动受多种不确定因素的影响,且煤价和电价之间还存在非常复杂的耦合关系,它是一个典型的非线性系统,所以使用传统的方法来建立煤电价格的预测模型非常困难。针对这种情况,提出了一种基于粒群算法(PSO)和BP神经网络的煤电价格预测方法。采用PSO训练BP神经网络,不仅克服了BP神经网络算法易于陷入局部最优的缺点,而且可以提高网络的收敛速度和预测精度。结合煤电价格的历史数据,在Matlab平台上进行了仿真实验,验证了该预测模型的优越性。     

模糊聚类分析在舰炮射击目标处理中的应用

舰炮对岸射击中射击目标选取比较复杂,用基于AFS逻辑的模糊聚类分析数学方法对射击目标进行处理,是一种评估战场目标选取的新方法。基于AFS逻辑的模糊聚类分析不仅与人类的思维逻辑类似,而且便于计算机将数据库中的记录转化为人类容易理解和操作的模糊集。作为在数据挖掘中的应用,又给出了基于AFS模糊逻辑的一个新的模糊聚类方法,通过具体的数学模型仿真表明这是一种行之有效的方法。     

基于神经网络的舰船目标识别研究

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了一种从DEMON谱线谱和DEMON谱连续谱提取的特征方法,并设计了一个基于BP神经网络和多神经网络分类识别器的舰船目标识别系统。通过对实际舰船噪声目标进行识别,识别效果比较满意。这对舰船目标识别的发展具有一定的参考价值。     

基于模糊信息论的空中目标识别模型研究

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。针对目标识别中不确定信息,建立基于模糊信息论的空中目标识别模型。该模型利用模糊信息论中的模糊数,基于贴近度的模糊模式识别对待识空中目标进行初步识别,同时为解决不确定信息本身对目标识别结果稳定性的影响,采用模糊信息熵对目标识别结果修正,从而进一步提高了空中目标识别结果的稳定性和可信度。     

模糊多属性决策理论在防空兵作战能力评估中的应用

针对防空兵系统特点,运用模糊多属性决策理论探索防空兵作战能力评估问题。构建了模糊多属性评估算法,结合具体的数学工具建立了模糊多属性评估模型,经过三级模糊综合评估得出评估结论。经实例检验该方法在防空兵作战能力评估中具有较好的应用价值,另外该方法在其他领域也具有较好的推广价值。     

军队工程建设项目环境影响评价模型研究

在军队工程建设项目前期评价过程中引入环境影响评价体系,是实现军队工程建设可持续发展的重要手段。文章分析了军队工程建设项目环境影响评价的特点,构建了相应的评价指标体系,建立了军队工程建设项目环境影响的模糊综合评价模型。     

BP神经网络和D-S证据理论的目标识别

目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分,针对现代战争对抗手段不断增强的特点,运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法.前端采用3层BP神经网络结构,以传感器接收数据为输入,以神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.经由MATLAB编程对国内外几种主要机型的识别进行仿真研究,与现行目标识别方法相比较,能够更快速、准确、可靠地识别飞机目标,较好地满足了空战中作战指挥系统对飞机机型识别的需求.     

一种新的MIMO非线性系统动态解耦控制方法

提出了一种基于回归小波网络(recurrent wavelet networks)的多输入多输出系统(multi-input multi-output)动态解耦控制的新方法.该方法为分散式控制结构,采用回归小波网络作为解耦辨识器(decoupling identifier),在线动态辨识、回馈对应输入输出的灵敏度信息(sensitivity information),PID神经网络控制器根据回馈信息实现自适应分散独立控制.小波函数的紧支性、波动性以及回归网络较强的动态非线性映射能力使得回归小波网络具有较好的综合性能.仿真结果表明,用该方法构成的控制系统解耦效果好,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性.     

基于神经网络的大区域防空信息进攻作战效能评估

建立了大区域防空信息进攻作战效能评估的指标体系。由于指标主观性很强,普通的方法难以取得好的效果,而神经网络以其良好的非线性处理能力,为解决此问题提供了一个好的方法。对应用LMBP神经网络解决大区域防空信息进攻作战效能评估的方法问题进行了探讨,给出了神经网络的算法及评估模型。并通过实例证明了方法的可行性,最后与一般的BP神经网络方法进行了对比,体现了该方法的先进性。     

基于模糊时间Petri网的决策融合模型及时间推理

针对常规导弹旅作战指挥决策过程中伴随大量随机、并发情况的特点,提出利用线性逻辑给出的模糊时间Petri网来描述作战指挥决策融合过程。通过建立相应的FTPN模型,并利用时间推理的方法来分析模糊时间Petri网的运行行为,说明其在作战指挥决策融合中的应用。