基于改进粒子群优化RBF神经网络的算法

针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表明,基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络不仅收敛速度快,且误差精度高。     

无线传感器网络中多传感器动态自适应调度算法

无线传感器网络中,目标跟踪往往通过节点之间的协作完成。在无迹变换卡尔曼滤波基础上,提出一种多传感器动态自适应调度算法进行目标跟踪。该方法根据预测跟踪精度来确定采样间隔,然后基于特定的检测概率,为下一时刻选择一组传感器,形成一个临时工作组,并指定某一个传感器作为中心节点进行数据融合。仿真结果证明了该算法能有效提高跟踪精度和可靠性。     

基于改进粒子群算法的单预警机动态航迹规划

现代战争的战场环境复杂多变,要求预警机必须在执行任务过程中根据临时获取的战场信息进行实时动态航迹规划,因此动态航迹规划具有更强的实战意义。基于此,首先分析了预警机航迹规划与目前研究的飞行器航迹规划的不同,指出目前研究的静态航迹规划方法不能满足动态规划的实时性要求;其次,对影响预警机动态航迹规划的主要因素进行数学建模后得出代价函数;然后,基于改进粒子群优化算法对其进行动态航迹寻优;最后,通过matlab仿真证明了设计的方法能够自动进行动态航迹规划和评价选优,同时能够满足实时性要求。     

基于PSO-AFSA算法的典型集群目标瞄准点选择

利用粒子群算法快速的局部收敛性和人工鱼群的全局收敛性,提出了基于粒子群的人工鱼群混合优化算法,并用于求解常规导弹打击集群目标瞄准点选择优化问题。仿真结果表明:此算法在求解常规导弹打击集群目标瞄准点选择问题时,可以较少的迭代次数取得比较满意的瞄准点。     

基于DPSO算法的军用飞机起降调度

作战时军用飞机的起降时刻均由作战计划指定,但实际中很难精确地使每架军机在计划时刻起降.考虑到各架军机实际与计划起降时刻的偏差对作战影响的不同,以加权提前/延误和为目标函数,将军机起降调度模型转换为带到达时间的单机加权E/T调度模型,并设计了一种针对自然数域的离散粒子群算法求解该模型.仿真结果说明了所设计模型和算法的有效性.     

一种改进的SIR粒子滤波方法

SIR粒子滤波算法在重采样无法进行时可能失效,详细分析了算法失效的原因,并针对此问题提出了基于PSO的改进方法,该方法利用PSO的智能寻优机制引导重要性抽样的粒子移向高似然区,从而确保重采样过程的顺利进行。仿真试验表明,提出的改进方法可以有效解决SIR算法因重采样无法进行而导致的失效问题。     

声自导鱼雷一次转角射击参数的优化

为了提高声自导鱼雷一次转角射击的发现概率,建立了一次转角射击的解析模型,并将射击参数的优化归结为一个带约束的优化问题。使用了一种改进的粒子群算法解决了上述问题,优化了自导扇面相遇点系数和出管直航距离两个射击参数。实验结果表明,使用优化后的射击参数显著提高了鱼雷的发现概率。     

SPH算法在高速侵彻问题中的应用

采用光滑粒子流体动力学方法,数值模拟了弹丸高速侵彻靶板的过程。用黎曼问题中速度和压力的解代替基本粒子与近邻粒子速度和压力的平均值来描述粒子之间的相互作用,无需引入传统的人为粘性方法来处理冲击波过渡层。初步分析表明该数值模拟结果是合理的,因而所用数值方法对于冲击动力学问题的模拟是可行的。     

固体废物中芥子气的GC分析方法研究

主要介绍销毁日本遗弃在华化学武器固体废物中芥子气的GC分析方法研究。文中研究了多种模拟固体废物基质的样品、采样和处理方法。对多项测试参数进行了优化,检测的技术指标满足了要求,获得了满意的结果。     

轴向提取反馈式虚阴极振荡器的结构设计与特性

为进一步提高虚阴极振荡器输出微波的功率和效率,同时为使其输出微波的频率更加稳定、模式更加单纯,设计了一种轴向提取的反馈式虚阴极振荡器,并利用粒子模拟方法分析了反馈装置对输出微波的影响,得到了一些规律性的认识。模拟结果表明,在相同的运行条件下,与不加反馈装置时的普通虚阴极振荡器相比,这种反馈式虚阴极振荡器的微波输出功率可以提高两倍以上,而且带宽窄、模式纯。