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基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对弹道导弹态势评估的特点,分析了弹道导弹的作战过程和弹道导弹主动段作战特点。在此基础上,给出了动态贝叶斯网络用于弹道导弹态势评估的建模过程,建立了基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型,并依据观测到的数据对模型进行了仿真,结果表明,将动态贝叶斯网络应用于弹道导弹的态势评估模型是可行的,该模型能够对飞行中的弹道导弹态势快速准确作出评估。 相似文献
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利用建立在超杨-米尔斯理论基础上的胶子量子态饱和模型及Peterson璨夸克碎裂函数,在色玻璃凝聚理论框架下研究了ep(electron proton)深度非弹性散射中的D-介子产生。计算发现:在LHeC(Large Hadron-electronCollider)能量下,小Q2区域会出现极小Bjorken-x区域的璨介子产生截面不依赖于x变化的现象。就LHeC能量下D-介子产生截面随横向动量变化的实验现象给出了理论预言,理论结果将被即将运行的LHeC实验检验。 相似文献
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现代军事物流在现代后勤建设中处于核心地位,对于保障打赢具有智能化特征的信息化局部战争发挥着重要的支撑作用,然而军队后勤转型持续深化的不确定性对现代军事物流产生了一定不利影响.本文首先着眼现代军事物流决策过程,分析了来源于决策主体、决策客体和决策环境的深度不确定性和亟需解决的问题,指出应该跳出传统风险管理的局限性,采用弹... 相似文献
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立足打赢未来智能化战争的作战需求,提高目标探测识别、运动参数估计的实时性和准确性,解决自主拦截决策建模难度大、决策结果稳定性差等问题,通过引入数据挖掘、深度学习、神经网络等人工智能技术,重点开展基于大数据的多类型目标状态空间模型分析、多探测模式下的目标融合识别技术、基于卷积神经网络的射击诸元修正等,研制一套自学习防空火力控制系统,有效弥补传统防空火力控制技术在时敏目标状态空间模型、大闭环校射、协同信息处理、控制决策等环节的不足,提升火控系统自修正、自学习能力,为武器装备向无人化智能化方向发展提供技术支撑. 相似文献
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在军事演习中,美军习惯把己方称为蓝军、把假想敌称为红军。因此,美军把研制用来跟踪己方部队的系统命名为“蓝军跟踪系统”(BFT)。该系统的全称为“21世纪部队旅和旅以下战斗指挥系统——蓝军跟踪”(FBCB2一BFT)。它是美国陆军作战指挥系统(ABCS)的重要组成部分,能够为旅及旅以下部队提供近实时的指挥控制和战场态势感知信息。“蓝军跟踪系统”虽然并无新兴高尖端技术,但通过对多项已经成熟的技术的组合运用,效果得到极大提高。一、“蓝军跟踪系统”的特点“蓝军跟踪系统”的出现,是现代信息网络通信技术和GPS精确定位系统在指挥控… 相似文献
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