论语境因素与词汇内涵特征

本文就语境因素、语用条件（如规约隐含和预设等因素）及语义关系论述了对词汇意义,即词的概念意义（显示意义）与内涵意义（暗示意义）,特别是对词汇内涵意义的理解及其用法所产生的影响。由于语境作用,就词义在使用中的演变及变化过程,阐释了词汇意义的内涵特征：词义的动态性、灵活性和语境依赖性。     

基于遗传算法的装备使用保障费用灰色组合预测

针对目前对武器装备寿命周期费用估算建模难以实施的情况,以准确预测武器装备寿命周期费用的主要组成部分—装备使用保障费用为出发点,依据装备使用保障费用的特点建立了装备使用保障费用的灰色组合预测模型,指出了用蚁群算法优化组合权系数的不足,并提出了新的优化方法—遗传算法。最后,结合实例验证说明了该模型的预测效果优于蚁群优化的方法,为准确估算武器装备寿命周期费用提供了依据。     

基于灰色网络分析法的目标价值排序研究

以炮兵战场目标价值评价指标体系为基础,运用网络分析法确定指标权重,运用灰色系统理论确定评价灰类和总灰色评价权向量,建立基于灰色网络分析法的目标价值评价模型,旨在向指挥员提供可靠的目标攻击顺序建议,帮助指挥员开展后续的最优火力分配等决策工作。通过实例验证了评估模型的合理性和实用性。     

应用改进灰色预测模型进行装备修理费用预测研究

由于装备修理活动对承修方和托修方的严重信息不对称,托修方会采取各种方式希望获得尽可能多的修理费用信息,装备修理费用预测是一种很好的途径。本文分析了我军装备修理费用数据信息的特点,引入灰色预测模型进行预测,并对模型进行了改进,提高了预测精度。     

S-N曲线拟合的灰色方法

本文借助于灰色系统理论中GM(1,1)的直接建模方法,能方便地确定了三参数经验公式N(S-S_0)~m=D中的三个参数S_0,m和D,从而为工程上广泛利用三参数经验公式拟合S-N曲线试验数据提供了一个较新的方法。算例表明,本方法简单、实用、精度较高。     

杂波环境下机动目标跟踪模拟

蒙特卡洛仿真为提高次最优贝叶斯估计精度提供了可能。有文献提出了一种新的自举仿真逼近方法——自举多模型滤波(BMM)来对机动目标进行跟踪。本文对这种算法进行了扩展,使其适用于杂波环境中,即把概率数据关联(PDA)和BMM算法进行组合来克服观测样本的不确定性。并通过模拟把BMM PDA算法和通用的解决此类问题的交互多模型概率数据关联(IMM PDA)滤波方法进行了比较。结果证明,BMM PDA算法更加行之有效。     

故障诊断技术方法综述及展望

机械的控制系统发生故障对整个机械设备发生故障有很大影响,而且控制系统中应用的故障诊断方法与机械设备状态监测所应用的故障诊断方法相类似。因此,作者对故障诊断技术目前的状况进行了分析和总结,重点讨论了故障诊断技术在上述两个方面应用的主要方法,并加以比较,提出了在这一领域中值得进一步研究的一些问题和将来的发展方向。     

柴油机磨损寿命的灰色马尔柯夫模型预测

基于灰色系统理论,将灰色ＧＭ（１,１）预测模型和马尔柯夫预测模型的优点结合起来,形成一个灰色马尔柯夫预测模型,拓宽了灰色预测的应用范围。特别地,这种模型的预测结果比其它随机波动性较大的数据到模型的预测结果精确得多。对柴油机磨损寿命进行预测,取得了令人满意的结果。     

杂波环境下多目标跟踪数据关联的快速算法

数据关联是实现杂波环境下多目标跟踪的关键问题,目前公认较好的方法是联合概率数据关联（ＪＰＤＡ）,但是其计算和存储量很大,故在实际中寻求一种快速或近似的算法是十分必要的。本文提供一组有效快速算法,并在我们有关课题中得到初步验证。