基于蜂群算法的战时毁伤装备维修任务调度研究

现代战争中,装备的战损率大大提高,装备维修任务十分繁重,如何在最短的时间内将损坏的装备修复好,是装备维修决策的重要内容之一[1]。鉴于蜂群算法在任务调度特别是动态随机任务调度中的优势,将蜂群算法引入装备维修任务调度研究,并进行了仿真实验,通过测试案例的仿真结果表明,蜂群算法对于动态随机任务调度具有很强的优势。最后对蜂群算法中的各参数对于仿真结果的影响进行了分析。     

基于匈牙利算法的多车型车辆调度问题

武警部队车辆调度是一类高难度的运输决策工作,在编制合理的车辆使用方案过程中,要求以最低的费用完成运输工作量,实现经济效益和军事效益最大化.通过对车辆需求特性及车辆参数的分析,建立了以最小总油耗量为目标函数的车辆调度模型,选用匈牙利算法对该模型求解,并编写了车辆调度的DELPHI程序,经过实际计算验证,结果切实可行.     

一种基于轮廓自扩展的GVF算法

针对Snake算法及GVF算法对初始轮廓覆盖区域敏感性的缺陷,提出一种轮廓自扩展方法,从而使初始轮廓能够有效地覆盖目标所在区域,达到对目标的完整搜索;将其应用到目标跟踪中,根据下一帧中目标与当前帧设置的轮廓的交叉,通过自扩展初始轮廓可以很快将目标划为搜索区域之内.实验表明,基于轮廓自扩展方法的GVF方法可以实现对目标轮廓的完整提取;在目标跟踪中可以自动、有效地跟踪目标.     

雷达网实际探测概率分布模型与仿真算法

基于综合考虑各种外界因素影响的雷达实际平面探测区域,建立雷达网实际探测概率分布模型,是一个有待深入探讨的问题.考虑地物遮蔽、顶空和波瓣间盲区的具体影响,首先讨论了雷达单元实际平面探测威力模型,进而提出了一种雷达网实际探测概率分布模型与仿真算法.实例仿真结果表明该模型和算法实用高效.     

试论激光测距产品“乱数”问题及对策

本文针对激光器的原理结合相关产品实际,分析了引起激光测距产品“乱数”问题的末端因素,并对其中的相关末端因素逐一进行确认,找出主要原因,制定相应对策。力争为相关激光测距产品“乱数”问题提供参考。     

使用关联规则技术构建入侵检测系统行为模式规则库

入侵检测是用来发现网络外部攻击与合法用户滥用特权的一种方法。数据挖掘技术是一种决策支持过程。它能高度自动化地分析原有的数据 ,做出归纳性的推理 ,从中挖掘出潜在的模式 ,预测出客户的行为。根据数据挖掘技术在入侵检测中的应用情况 ,可采用关联规则技术实地建立了一个网络行为模式规则库     

中国F-8系列战斗机

F-8首飞之时,性能不够领先,但也并不算落后,该机的研制生产使中国进入世界上仅有的四个能够自行研制并生产战斗机的国家行列,中国也是亚洲唯一具备这种能力的国家。瑞典、以色列、日本等国家的战斗机则借用了外国设计人员和外国生产的主要零部件。     

一种快速辨识ARMA信号模型参数的方法

本文给出了一种对ARMA信号模型参数进行自适应滤波快速辨识的方法。首先提出将MA模型匹配ARMA模型的理论误差转化为输出端的加性噪声．然后提出了一种新的变步长LMS算法。基于以上两点,本文使用自适应滤波器,通过拟合模型传递函数来辨识模型参数。数值仿真结果及其与IIR SHARF算法的比较证明本文的理论分析。     

无铬型浸渍炭的研究

以活性炭为栽体,用Cu、Mo、Zn等过渡金属作活性组分,加入三乙撑二胺(TBDA)作添加剂,经浸渍、活化制成无铬浸渍炭。根据实验结果指出了活性炭的常规技术指标对控制浸溃炭防护性能的局限性,重点讨论了基炭的孔隙结构及TEDA对浸渍炭防毒性能的影响．经对中试生产的无铬浸溃炭装填的滤毒罐的测试结果表明,这种浸溃炭有较好的防毒性能和稳定性,可取代ASC型浸渍炭作化学防护器材的防毒材料．