基于模糊神经网络的反鱼雷深弹作战决策

反鱼雷深弹武器是水面舰艇对抗鱼雷的一种新的反鱼雷武器,由它组成的鱼雷防御系统可以拦截潜艇发射的声自导鱼雷、线导鱼雷及尾流自导鱼雷.根据其作战使用特点,建立基于模糊神经网络的智能辅助决策系统,分析了其基本思想,具体实现过程,并应用实例加以验证.计算结果表明:该模糊神经网络模型具有一定的合理性和实用性.     

基于FAHP的地空导弹指挥控制效能评估

为定量评估地空导弹指挥控制效能,在全面考察导弹指挥控制内容和过程的基础上,确立了较为完备的导弹指挥控制效能评价指标体系,建立了基于模糊层次法(FAHP)的指挥控制效能评估模型,对导弹的指挥控制效能进行了综合的定量分析和计算.该模型能较客观地反映各种主要因素对导弹指挥控制效能的影响.     

模糊控制在AUV舵机控制系统中的应用

研究了AUV舵机的模糊PID控制问题.针对传统模糊PID控制存在量化误差和调节死区,稳态精度较差的缺陷,提出了基于变论域思想的模糊PID控制新策略,设计了自主水下航行器(AUV)的舵机控制器,给出了模糊PID控制SIMULINK仿真图.仿真结果表明,舵机控制系统的快速性、稳定性、稳态精度等指标都得到了改善,从本质上消除传统模糊PID控制存在的稳态误差和稳态颤振现象,验证了该方法的正确性和可行性.     

电子靶场中对歼击航空兵战训活动的自动化评估

航空兵在局部战争和武装冲突中的使用经验显示,战斗任务的完成效率不仅取决于武器装备的性能,还取决于机组和战斗指挥人员的战术素养水平。本文针对航空兵试验、训练靶场存在的问题,论证了构建电子靶场的必要性、可行性以及电子靶场的主要功能和目标,提出了电子靶场中对歼击航空兵战训活动的自动化评估方法。这种方法可用于评估自动化系统（电子靶场）目标的掩护结果,也可在构建未来机组作战指挥人员和空勤人员战术综合模拟器时使用。此外,还提出了可对歼击航空兵机组和战术机群行动结果进行实时评估的自动化评估程序和算法模型,下一步将根据歼击航空兵的宗旨,编制自动化评估算法软件。     

基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别

为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。     

基于模糊BP神经网络的高原寒区弹药换算系数研究

针对高原寒区特殊复杂的作战背景,提出了一种基于模糊BP神经网络的弹药换算系数优化模型。该模型借助模糊隶属度将难以量化的弹药消耗影响因素定量化,以提高弹药换算系数的准确度。构建了弹药换算系数测算模型;分析了影响高原寒区弹药消耗的主要因素并进行了模糊量化,在此基础上建立模糊BP神经网络模型;通过仿真验证了优化后弹药换算系数的精确性。     

基于成本显示的成本加激励金合同优化模型

成本加激励金合同在装备采办领域广泛应用,但存在供应商虚报成本以增加利润的弊端。为了使供应商提供其真实成本,对合同进行优化设计,提出由供应商制定目标成本而不是由客户制定,并根据目标成本确定目标利润和成本激励系数。模型给出了目标利润、成本激励系数关于目标成本的具体函数,并通过设置利润率上限以及最可能成本时的利润率控制了利润范围。从理论上和案例上论证了供应商在提出其真实预期成本时模型可达到最优激励效果。     

抗疫战场,处处皆为教育课堂——国防动员系统开展“五看五增强”教育活动启示录

与以往诸多教育不同,此次教育起初不是上级筹划部署的,而是发轫于抗疫一线,自下而上逐级推开的。1月23日,武汉暂时关闭离汉通道,为保障武汉医疗和生活物资正常供应,经中央军委批准和中部战区命令,组建驻鄂部队抗击疫情运力支援队,并由湖北省军区直接协调指挥。此次教育最初源于这支运力支援队。由于物资运输量大、出入场所危险系数高,担心“逆行”的队员有思想包袱,带队干部原先想搞个战斗精神教育。可一调查摸底,担心是多余的。     

电磁发射系统改进FAHP-神经网络健康评估方法

准确定量评估电磁发射系统发射前的健康状态意义重大。针对模糊层次分析方法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)在评估电磁发射系统串行结构同级元素健康值时存在较大偏差,且无法适用系统非线性变权重需求的缺陷,提出改进FAHP-神经网络方法。通过在计算同级元素健康指数时构造能够满足串行结构健康评估的非线性函数进行计算,并在数学上证明该方法的有效性;通过引入神经网络系统,在已有的系统先验信息和测量数据的基础上训练模型解决系统健康评估非线性变权重需求。基于电磁发射系统脉冲成形网络系统建立健康评估模型,开展评估试验。结果表明,提出的方法健康评估精度较高,在各种系统健康状态下,评估结果均符合系统实际的健康状况;对比传统的FAHP,提出的改进方法评估精度大幅提升,且在评估试验中没有出现故障误报和漏报的情况,从而验证了提出方法的可行性和工程实用价值。