基于神经网络的组网雷达协同探测模式控制

针对多机编队多雷达协同探测模式的切换选择问题,提出了一种基于神经网络的协同探测模式控制策略.通过利用模糊逻辑理论对战场态势信息进行模糊表征;然后,采用神经网络技术对态势表征因子与协同探测模式之间的映射关系进行数学建模;最后,将实时态势信息输入建立的模型,自主得到协同探测模式的选择建议.通过数值仿真表明,神经网络建模技术...     

拦截大机动目标的有限时间收敛制导律

针对大机动目标的拦截问题,基于积分滑模控制理论提出了有限时间收敛的积分滑模制导律。采用参数自适应调节的径向基函数神经网络扰动观测器对目标机动引起的制导系统扰动进行估计,为了进一步提高估计精度,利用自适应律消除神经网络观测器的的估计误差。根据李雅普诺夫稳定性理论证明了制导律的稳定性和有限时间收敛性。通过数值仿真说明所提制导律无论是在脱靶量方面还是在弹目视线角的控制精度上都具有优异的性能。     

决策树集成方法在反舰导弹效能评估中的应用

在反舰导弹效能评估方法中,针对存在主观经验和计算时间成本高的问题,提出了随机森林和梯度提升回归树2种决策树集成方法.通过构建3层19个分量的反舰导弹效能评估指标体系,改进的ADC(availability dependability capacity)评估模型建立了不同状态反舰导弹武器系统参数数据样本240份,切分数据...     

弹药贮存微环境温度智能化预测

高效、准确获取弹药贮存微环境温度变化规律是开展弹药寿命评估与延寿的关键。结合神经网络算法以及传热学原理,研究了弹药贮存微环境温度预测模型,并基于此模型开发了一套弹药包装箱微环境预测软件,用以预测不同气候环境下包装箱内部的温度变化。在敦煌、漠河进行了相关试验,用以验证软件预测正确性以及参数优化。结果表明：应用基于神经网络算法开发的包装箱微环境预测软件,根据不同包装箱材料,调控贮存地点以及控制贮存起始温度,可以实现对箱内温度的控制。     

无人集群体系设计与仿真评估方法

无人集群作战正在成为一种改变战争形态的新型作战样式。针对当前无人装备试验相对独立、缺乏一体化闭环设计与集成验证手段的问题,提出了一种体系设计与仿真评估方法。该方法包含了作战概念建模与需求分析、体系设计理念与体系设计、内场仿真实验与方案探索、体系原型研发与评估优化、外场集成试验与综合决策五个阶段,创新发展了体系设计、仿真试验、评估优化的理论方法、工具链路、集成环境,为无人集群的体系化、智能化、实战化提供了一定的理论与技术支撑。     

多核数字信号处理卷积算法并行优化

针对国防科技大学自主研发的异构多核数字信号处理(digital signal processing, DSP)芯片的特征以及卷积算法自身特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能多核并行卷积实现方案。针对1×1卷积提出了特征图级多核并行方案;针对卷积核大于1的卷积提出了窗口级多核并行优化设计,同时提出了逐元素向量化计算的核内并行优化实现。实验结果表明,所提并行优化方法实现单核计算效率最高能达到64.95%,在带宽受限情况下,多核并行扩展效率可达到48.36%～88.52%,在典型网络ResNet50上的执行性能与E5-2640 CPU相比,获得了5.39倍性能加速。     

智能化多源装备科技信息服务系统设计与实现

当前,大数据与人工智能对装备科技信息服务模式产生了巨大影响。为了向装备科技人员提供智能和及时的信息服务,本文在对智能化装备科技信息服务系统进行需求分析的基础上,从数据存储、数据处理、服务交互三个层面进行了系统与其功能算法的设计。该系统具备用户管理、知识图谱动态展示、多源信息检索、智能综述生成、智能推荐、上传数据和采集数据七个功能模块。本文选取了相关软件和合适的开发环境进行了智能化多源装备科技信息服务系统的开发与功能测试。智能化多源装备科技信息服务系统的设计与开发,旨在提升装备科技信息服务系统多源、异构的大数据处理能力,增强智能化服务水平。     

基于网格技术的联合空情预警体系建设

网格技术的先进理念与联合空情预警体系的思想不谋而合,将网格技术应用于联合空情预警体系的建设之中,必将引发联合空情预警体系系统功能全面性、革命性的提升。首先提出基于网格技术构建联合空情预警体系的建设思路,详细分析了联合空情预警体系的功能构想,着重探讨了联合空情预警体系的作战体系结构、系统体系结构、技术体系结构,并提出联合空情预警体系构建中应把握的几个重要问题。     

基于动量BP神经网络的确定掩护重点问题研究

确定掩护重点是地面防空作战的一个重点和难点问题。通过分析影响确定掩护重点问题的主要因素,建立评价指标体系,利用动量BP神经网络解决了确定掩护重点的评价模型,并采用MATLAB6.5的神经网络工具箱进行仿真实现。方法较好地降低主观误差,为确定被掩护目标重要性排序和兵力分配提供了依据。通过对BP算法的改进,减少了误差,提高了学习速度。模型思路清晰,算法简单实用,较好地解决了防空兵辅助决策系统智能确定掩护重点目标的问题。     

Agent目标判别的神经网络-证据理论法

重点研究了目标识别领域中证据理论与模糊神经网络相结合的多Agent数据融合方法.作为传统Bayes理论的推广,证据理论由于满足更弱的信息来源条件,尤其是在区分不确定与未知方面显示了很大的灵活性,因此备受关注.然而,基本可信度的分配是一个与实际应用密切相关的问题,也是较难操作的一步.本文通过对模糊神经网络的训练来处理证据理论的基本可信度分配问题,经计算机仿真表明这是一种行之有效的方法.