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551.
552.
553.
分析了贝叶斯网络建模过程中的缺陷,结合物元理论,提出了物元贝叶斯网络理论.该理论能够融合二者的优点,既可处理复杂系统中的不确定性,又能充分利用系统中的所有信息,因此能够更好地进行复杂系统评价. 相似文献
554.
水下航行器不同燃料燃烧性能的仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解热动力水下航行器不同燃料的燃烧性能,利用FLUENT软件,分别对OTTO-Ⅱ单组元燃料和HAP+OTTO-Ⅱ+H2O的三组元燃料在旋转燃烧室内的两相湍流燃烧进行了数值仿真.湍流计算采用标准模型κ-ε、气相燃烧采用ED模型、液相采用离散液滴模型.得到两种燃料在燃烧室内的温度分布,化学反应速率分布、燃烧产物CO2和CO的质量分数分布以及两种燃料液滴的运动轨迹,并对计算结果进行了比较和分析.结果表明,三组元燃料的燃烧性能要优于单组元燃料的燃烧性能,但由于三组元液滴蒸发较慢,对燃烧稳定性造成影响. 相似文献
555.
防护工程防护能力模糊物元评估方法 总被引:3,自引:2,他引:1
引入模糊物元分析方法,建立了相关指标模糊物元和权重模糊物元,给出了基于模糊集与模糊子集的防护工程防护能力综合评估方法。 相似文献
556.
基于灰色分析的联合作战营房保障决策模型 总被引:3,自引:0,他引:3
优化联合作战营房保障策略,是提高联合作战营房保障效力和保障效益的前提。联合作战营房保障具有保障层次多、范围广、任务重等特点,其保障决策系统涉及因素较多,各因素又难以精确地描述,决策过程具有模糊性。通过建立合理的联合作战营房保障评价指标体系,应用灰色关联度分析方法,构建的联合作战营房保障决策评价模型,具有较强的实用价值。最后,给出了应用实例。 相似文献
557.
“终身学习机器”(L2M)项目隶属于美国国防预先研究计划局(DARPA),其目标是开发支持下一代自适应人工智能系统所需的技术,使其能够在实际环境中持续地学习并改善性能,同时保持原来预先给定的能力。对L2M项目基本情况和研究进展进行了综述。首先,介绍了L2M项目的背景、目标、研究内容和项目阶段;然后,从终身学习理论方法研究、边缘终身学习与终身学习机器的硬件实现和终身学习机器人三个方面,对L2M项目的研究进展进行介绍和分析评述,其中理论方法方面包括不确定性调节的终身学习及其应用、自动驾驶中的终身学习、本征任务终身学习框架、通过元学习的神经调节克服灾难遗忘等;最后,对未来发展趋势进行了展望。综述表明,终身机器学习亟需继续开展研究,尤其是生物机制启发的终身学习、多智能体协同终身学习和终身学习技术在现实世界复杂场景中的应用等方向。 相似文献
558.
针对当前预警监视任务中雷达组网资源调度方法难以与太空目标数量井喷式增长、太空武器多样化发展的趋势相适应,而资源调度具有场景复杂、计算量大、精度要求高等特点的问题,在对反导预警与空间目标监视2类任务中资源调度原则分析的基础上,引入层次分析法与人工智能算法对资源调度问题进行求解,在任务和雷达2个层面实现了面向预警监视任务的雷达组网智能化资源调度。在任务层面,基于层次分析法对任务优先级进行了划分,为面临多个任务冲突时的任务优先选取提供了解决途径;在雷达层面,通过构建2类任务场景下的资源调度模型,在模拟退火算法和粒子群算法的基础上进行改进,提出了面向目标分配排序作业的模拟退火混合离散粒子群算法,对资源调度方案优化中的计算时间、资源节省率、算法合格率等3个指标进行了提升,有效提高了预警监视任务中雷达组网的探测效能。 相似文献
559.
560.
在微波高频段,海面背景或海上船类目标往往具有电大尺寸和复杂精细的结构,这给船海复合场景的电磁建模带来巨大的计算负担。为简化计算,基于海面电磁散射模型面元化思想和图形电磁学,结合计算耦合场的四路径模型,提出一种电大尺寸船海复合场景电磁散射的快速计算方法。在保证海面与目标复合散射场的计算准确性前提下,提高计算效率。仿真并分析不同雷达参数下动态海面与目标的雷达散射截面,计算结果与实测数据以及精确数值方法结果的良好一致性验证了方法的准确性。将复合散射快速计算方法应用于合成孔径雷达成像仿真,仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献