数字化坦克营作战能力灰色聚类评估

评估数字化坦克营的作战能力对推动数字化装甲部队建设、提高部队战斗力具有一定的现实意义。以灰色系统理论为基础,将层次分析法和灰色评估法相结合,建立了数字化坦克营的灰色聚类评估模型,论述了利用该模型进行评估的基本步骤,结合实例对数字化坦克营作战能力进行了聚类评估,提出了提高数字化坦克营作战能力的方法。评估结果比较符合实际情况,证明了该模型的正确性。     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。     

基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法

结冰问题严重影响飞机飞行安全,结冰智能预测是飞机智能防除冰系统设计和安全设计的重要依据和支撑.为解决复杂冰形在翼面同一位置的法线方向冰形厚度存在多值的问题,提出基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法.设计预测模型的神经网络结构、损失函数、数据规范等,直接将影响飞机结冰的飞行和大气条件作为输入,以灰度化的冰形图...     

潜地导弹目标控制快速计算方法

针对潜地导弹目标控制传统计算方法计算量大的问题,首先分析了地球自转、扁率因素对潜地导弹实际射程的影响;然后通过潜地导弹目标控制计算输入输出变量的选择、输入输出数据的预处理及训练集的设计等,基于BP神经网络建立了潜地导弹目标控制的快速计算模型.仿真计算结果表明,潜地导弹目标控制快速计算模型具有较高的计算精度和较快的计算速...     

复杂环境下数据关联算法的研究现状及发展趋势

系统地介绍了机动目标跟踪中数据关联算法的发展现状、发展方向及其与模糊理论和神经网络相结合的发展趋势,通过分析当前的数据关联算法本身存在的一些问题,指出了一些改进方法的可行性,进一步介绍了数据关联算法与模糊理论、神经网络以及遗传算法相结合进行目标跟踪的发展情况,并对以后数据关联算法研究方向进行了初步探讨.