非线性系统中的机动目标跟踪算法

对于非线性系统中的机动目标跟踪问题 ,首先针对“当前”统计模型的缺陷提出了一种修正算法 ,然后应用转换测量Kalman滤波算法进行跟踪。仿真结果表明在非线性观测条件下 ,算法明显提高了对弱机动和非机动目标的跟踪性能 ,同时保持了对强机动目标的高性能跟踪     

国防费结构控制模型探讨

在对国防费结构研究方法进行回顾性评论的基础上,文章通过构建与解析国防费结构的控制模型,对建国至今我国的国防费结构进行了实证分析,并对优化国防费结构提出了对策性建议。     

基于RoBERTa-Span-Attack的标签指针网络军事命名实体识别

军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事命名实体识别;然后,采用了一种基于Span的标签指针网络,同时完成实体的起止位置和类别的识别任务;最后,在模型训练过程中加入对抗训练策略,通过添加一些扰动来生成对抗样本进行训练。在军事领域数据集上的实验结果表明：所提出的军事领域命名实体识别模型相较于BERT-CRF、BERT-Softmax和BERT-Span,在识别准确度上具有更优的效果。     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

地面防空战斗部署方案评估模型

对地面防空战斗部署方案进行评估是防空作战中非常关键的一环,防空战斗部署主要包括防空兵器战斗部署和情报预警雷达组网部署两部分。首先分析了地面防空兵器战斗部署的评估指标体系,用数学规划的方法对其作战能力进行评估。然后运用开马尔可夫排队网络对情报预警雷达组网部署的空情预警能力进行评估。     

单舰防空能力评估模型

水面舰艇海上作战的主要威胁来自于敌方反舰导弹的攻击,因而水面舰艇的反导作战能力成为其战斗能力和生存能力的重要指标之一。在传统武器系统效能评估模型的基础上,根据单舰防空武器系统的特点,利用数学整合的方法建立了单舰在遭受单发导弹攻击和多发导弹攻击情况下的防空能力评估模型。这在一定程度上为导弹武器作战系统的指标论证、方案论证、工程研制、鉴定定型和作战运用等提供参考依据。     

智能蓝军作战行为模型构建技术研究

本文针对当前蓝军建设逼真度不高、对抗性不强、训练样式难以满足体系作战要求等问题,提出了一种智能蓝军作战行为模型构建技术.首先,本研究基于当前国内外蓝军建设实际,分析了军队智能蓝军模型建设需求;其次,聚焦蓝军合成兵种营,根据智能蓝军建模规律提出智能蓝军模型技术框架,分析了智能蓝军作战行为建模的真实性和对抗性要求,围绕要求...     

基于灰度关联和神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型

为了科学合理选择装备价格第三方服务机构,研究以灰度关联分析和神经网络方法构建评价模型。研究数据采用问卷调研形式获取,针对样本数据采用灰度关联法分析评价指标与综合评分之间的关联性,发现服务态度和制度建设情况两个评价指标与综合评分关联度达0.74以上,较为重要。采用有效二级指标和综合评分作为输入和输出数据,构建基于神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型。通过实际数据验证分析,发现神经网络模型预测精准的概率为75%,预测满足要求的概率为25%,满足实际应用需求,能够为主管部门遴选机构建言献策。     

GMA离散自适应滑模变结构位移追踪控制研究

超磁致伸缩作动器A)有应变大、能量密度高和响应速度快的特点,在主动隔振领域具有广阔的应用前景,但是其自身材料的磁滞非线性导致其位移控制精度大大降低.为提高其控制精度,方便在实际工程中应用,提出一种前馈逆补偿和反馈控制相结合的位移追踪控制策略.首先,采用自由能磁滞模型表示GMA的磁滞非线性特性;然后,通过变步长的LMS自...     

多GPU的可压缩湍流并行计算

利用CUDA Fortran语言发展了一种基于GPU的计算流体力学可压缩湍流求解器。该求解器基于结构网格有限体积法,空间离散采用AUSMPW 格式,湍流模型为k-ω SST两方程模型,采用MPI实现并行计算。针对最新的GPU架构,讨论了通量计算的优化方法及GPU计算与PCIe数据传输、MPI通信重叠的多GPU并行算法。进行了超声速进气道及空天飞机等算例的数值模拟以验证GPU在大网格量情况下的加速性能。计算结果表明相对于Intel Xeon E5-2670 CPU单一核心的计算时间,单块NVIDIA GTX Titan Black GPU可获得107至125倍的加速比。利用四块GPU实现了复杂外形1.34亿网格的快速计算,并行效率为91.6%。