基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。     

威胁环境生存突防优化策略分析

讨论了影响飞机作战生存性的主要因素,建立了生存概率模型。根据生存概率模型确立了威胁环境生存突防优化策略。最后,为了简化计算推导了实用危险性模型     

基于最优化模型的太阳影子定位方法

针对利用太阳影子实现目标的定位问题,分析得到影响影子长度的参数,确立了影长与太阳高度角、目标物长度、经纬度等的函数关系,并结合最小二乘法思想,建立了以理论影长与实际影长之差的平方和最小为目标的优化模型。以直杆为例,运用粒子群优化算法快速求解得到目标的可能位置,并与实际地点进行了比较。     

基于邻域最优控制理论的中制导弹道簇生成

针对临近空间高超声速目标飞行速度快,跟踪预测难的特点,提出了在中制导阶段进行最优弹道设计与弹道簇生成用于对目标预测命中区域进行有效覆盖的方法。首先,通过分析临近空间高超声速目标对现有防空体系带来的挑战,阐明了在中制导段进行弹道簇设计与生成的必要性,其次,将中制导段的弹道规划问题视为求解满足多种约束条件下的最优控制问题,应用最优化理论方法得到了基准的最优弹道,再次,应用邻域最优控制理论,针对终端约束条件进行调整,设计了邻域最优弹道簇的生成算法。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。     

基于进化搜索策略的并行子空间设计算法

并行子空间设计是一种有效的多学科设计优化算法,但其搜索策略存在两点不足:一是寻找全局最优解能力有限,二是计算复杂。为弥补上述不足,将遗传算法应用到CSD算法中,提出了一种基于进化搜索策略的CSD算法。介绍了该算法的设计流程,应用该算法对一测试问题进行了优化,取得了满意结果。     

基于Hamming网络的空袭目标评估模型

针对空袭目标威胁程度评估问题,在模糊优化模型的基础上,提出了一种基于Hamming神经网络的求解方法.该方法将神经网络与模糊优化模型相结合,既方便了原问题的描述又简化了问题的求解,发挥了二者的集合优势.经仿真试验证明了该模型的有效性.该方法为此类问题的研究提供了一种有效、可靠的新途径,同时它也是模糊理论与人工神经网络相结合的理论方法的有益尝试.     

含噪稀疏信号重构的l0范数期望值最小化方法

压缩感知理论是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对测量值受噪声污染的含噪稀疏重构问题,提出了近似l0范数期望值最小化方法。该算法基本思想是将含噪稀疏重构问题转化为近似l0范数期望值最小化问题,并利用噪声的统计特征将随机最优化问题化简为常规的最优化问题,然后采用最速下降法求解。数值仿真表明,本文提出的方法具有更好的重构精度,且计算量较小。     

交替极化阵列滤波性能研究

针对极化敏感阵列在工程应用中所受到的诸多限制条件,本文提出了一种新型交替极化阵列结构,分析了其在滤波抗干扰中的理论极限性能,并与极化敏感阵列滤波性能进行对比研究。研究表明:相对而言,交替极化阵列在设备量减半、信号处理自由度减半的条件下,滤波抗干扰性能逼近极化敏感阵列,克服了极化敏感阵列系统复杂性带来的一系列问题,因此在阵列雷达领域具有广泛的应用前景。     

对建强民兵预备役应急分队的粗浅思考

民兵预备役部队应急分队是国防后备力量应对突发事件首批动员使用的力量,是维护国家安全稳定需要重点建设的力量。随着非战争安全威胁的上升,应坚持以任务为牵引,大力加强民兵预备役部队应急分队建设。一方面,要优化编组模式。适应遂行抢险救灾、社会维稳等应急任务要求,通过年度整组等途径不断改善兵员状况,努力提高兵员的在位率、对口率和出动率,筑牢组织基础。优化     

国务院关于促进企业技术改造的指导意见

各省、自治区、直辖市人民政府．国务院备部委、各直属机构．技术改造是企业采用新技术、新工艺、新设备、新材料对现有设施、工艺条件及生产服务等进行改造提升,淘汰落后产能,实现内涵式发展的投资活动,是实现技术进步、提高生产效率、推进节能减排、促进安全生产的重要途径。促进企业技术改造,对优化投资结构、培育消费需求、推动自主创新、加快结构调整、