粗糙模糊C均值融合聚类

提出一种新的粗糙模糊C均值融合聚类算法,该算法通过粗糙集上、下近似的引入改变了模糊C均值算法中隶属度函数的分布情况,修正了类心的更新公式和模糊隶属度计算公式,降低了计算复杂度,在改变模糊隶属度分布的同时,通过使得每一类总的隶属度变化保持最小,进一步提出了边界调节参数的自适应选择算法,实验结果表明,粗糙模糊C均值融合算法...     

改进类电磁算法在武器目标分配问题中的应用

通过基于级数的粒子编码变换方法,将武器目标分配问题的约束条件进行了化简.对原始类电磁算法,在种群初始化、局部搜索、合力计算以及粒子移动等各步骤对其进行改造,使之适应武器目标分配问题的整数解空间.最后通过数值实验验证了该改造后算法解决武器目标分配问题的有效性.     

BSC信道下线性分组码的差错概率下界分析

针对BSC信道,提出了一种线性分组码的最大似然译码差错概率下界的计算方法.根据最大似然译码算法原理,首先将译码差错概率转化为差错事件的联合概率,基于改进的Dawson-Sankoff界的优化准则,推导出BSC信道下线性分组码差错冗余事件的判决准则,最后得到差错概率下界的计算表达式.该下界只依赖于码字的Hamming重量...     

基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计方法研究

针对当前威胁估计中存在的问题,提出了基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计方法。文章从威胁估计的概念出发,构建了基于贝叶斯网络的威胁估计功能框架,在对输入的防空作战事件进行分类定义的基础上,给出了事件关联在贝叶斯网络中的实现方法,同时对模型的建立步骤进行了说明。文中提出的威胁估计方法在融合了目标威胁先验信息的基础上,通过战场观测到的不确定信息进行推理,其结果具有很强的可信性,相应的建模思路可为威胁估计系统的构建提供有益的参考。文章的最后以一个示例说明了方法的有效性。     

具有脉冲和Holling IV类功能反应的三维捕食系统

建立了在固定时刻具有脉冲效应的三维捕食系统,利用常微分方程比较原理、含脉冲的比较原理及Lyapunov函数方法,得到了该系统的持续生存性、周期解的存在唯一性和全局吸引性,并给出了保持这些性质时脉冲项应满足的界限。     

《海军工程大学学报》征稿简则

《海军工程大学学报》是由海军工程大学主办的学术类科技期刊,双月刊,公开发行,为《中国权威学术期刊》《中国科技核心期刊》《中文综合性科学技术类核心期刊》,除被国内主要数据库收录外,还被     

基于磁强计测量的滚转弹药姿态估计

为了实时获得滚转弹药的飞行姿态信息,提出了一种速率陀螺与磁强计组合的姿态测量方案。该方案采用磁强计获得大地磁场强度在弹体三轴的投影及其变化率,结合刚体转动运动模型,利用最优估计技术获得了滚转弹药姿态信息。与单点测量方法相比,最优估计方法综合了测量信息序列,不会出现反三角函数双值失控现象,并可获得更高精度。仿真表明:陀螺无漂移时,俯仰角、偏航角的解算精度小于0.1°;采用低成本陀螺含漂移时,姿态角的解算精度小于0.4°。     

多目标环境下基于分布式融合思想的误差估计方法

针对多雷达多目标跟踪过程中分布未知的系统误差估计问题,提出了基于"分布式融合思想"的误差估计方法。给出相应误差估计方法的计算公式,利用改进截断奇异值方法来减轻矩阵病态性的影响,提高误差估计的稳健性。设置了两种不同的系统误差仿真场景,对"分布式"误差估计方法在两种情形下的估计性能进行了仔细对比分析。结合"分布式"误差估计方法与"集中式估计"方法所体现出的优缺点,提出了一种将两种方法结合起来的系统误差估计算法,算法通过合理选择阈值门限η,能够在多雷达多目标且系统误差分布未知的复杂环境下对两种误差估计算法自适应地进行切换,从而充分发挥两种误差估计算法各自的优点,给出更好的误差估计结果。     

基于动态时间规整下密度聚类的轨迹识别研究

为使地空导弹兵模拟训练系统获得的目标机动轨迹更加贴近实战、更有依据性,考虑对演习训练产生的轨迹数据进行分析,设计了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,针对有噪声数据的基于密度的空间聚类)预分类的DBSCAN改进DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)聚类算法来分析机动轨迹.并与未预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法进行对比,发现其运行效率和分类准确度方面均较优.同时分析了数据结构和算法的参数对分类效果的影响,发现数据规模越大,DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法的优势越明显.通过仿真得到了使DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法发挥最高效率的参数.