多源文本数据真值发现方法

针对传统真值发现算法无法直接应用于文本数据的问题,提出基于深度神经网络面向多源文本数据的真值发现算法(NN_Truth)。根据文本答案多因素性、词语使用多样性以及文本数据稀疏性等特点,将“数据源-答案”向量作为网络输入,识别答案真值向量作为网络输出,依据真值发现的一般假设,无监督学习各数据源答案向量间关联关系,并最终获得答案真值。实验结果表明,该算法适用于文本数据真值发现场景,较基于检索的方法及传统真值发现算法效果更优。     

线导鱼雷攻击远距离舰艇目标影响因素分析

使用线导鱼雷攻击远距离目标时,除了受目标方位误差的影响外,还应该综合考虑目标的运动态势（速度、舷角）以及目标距离等因素的影响。建立了线导加声自导鱼雷控制模型,通过仿真得到不同目标舷角、不同目标速度及不同射距条件下鱼雷捕获目标概率,根据仿真数据对目标舷角、目标速度及射距对线导鱼雷攻击远距离目标的影响进行分析,给出使用建议和应注意的问题。     

机载雷达功率管理建模与仿真

分析了截获形成的条件,给出功率管理建模的4步通用流程,并得出影响功率管理策略的2个因素:雷达体制和目标类型。结合技战术环境及应用背景,对雷达的几种主要体制和目标类型进行组合,选取出4种典型的工作模式,分别建立功率管理数学模型。最后设定2种典型作战场景进行功率管理仿真。仿真结果证明了所建立的功率管理模型的准确性和有效性。     

层次因子图及其在故障诊断中的应用

为解决大规模复杂不确定性故障诊断问题的建模和推理难题,提出一种扩展的因子图模型——层次因子图,并给出了相应的推理及建模方法。该模型采用层次式拓扑结构表达问题领域的结构化知识,具备现有概率图模型的所有优点。经实例验证表明:所提出的层次因子图模型可以较好地解决大规模复杂不确定性故障诊断问题。     

导弹打击三角形目标命中概率计算方法

对目标的命中概率计算问题是导弹火力运用中的基本问题,而复杂面目标可以分解成多个三角形目标。以数值积分法为基础,利用圆覆盖函数的计算方法,推导了导弹打击三角形目标命中概率的计算公式,提出了利用高斯-勒让德积分法进行积分计算的方法,并通过算例证明,该计算方法在命中概率问题的求解中具有更高的可靠性和精度。算法可应用于计算任意多边形目标的命中概率计算问题,具有一定的通用性。     

基于射频隐身的雷达干扰功率自适应控制方法

对战机自卫干扰系统实施有源干扰(AECM)的射频隐身问题进行了研究。在侦察截获概率模型的基础上,讨论了AECM功率对战机射频隐身特性的影响,分析了有效干扰对AECM的功率需求,提出了一种基于预测雷达回波功率的干扰功率自适应控制方法,该方法结合当前接收到的雷达功率、本机RCS起伏以及不同干扰样式,使目标雷达接收机处回波信噪比保持恒定。通过计算机仿真,表明该方法在有效干扰的同时能够降低敌方侦察系统截获干扰信号的概率,从而提高战机的射频隐身能力。     

飞机航向对航空磁探仪搜潜概率影响的仿真

将潜艇作为一个具有三轴磁矩的磁偶极子,并考虑其航向因素,根据理论分析得出了以潜艇为中心的直角坐标系下的磁场表达式,在此基础上建立了航空磁探仪搜潜的数学模型。利用蒙特卡洛法仿真了飞机航向对磁探仪搜潜概率的影响。仿真结果表明利用磁探仪搜潜时飞机应尽量南北飞行。     

潜艇航速对应召磁异搜潜概率的影响

针对应召搜潜过程中潜艇航速对搜潜概率影响的问题,推导了潜艇航速与任一时刻潜艇位于任一位置概率的关系,在此基础上建立了潜艇航速与应召磁异搜潜概率的关系模型,并给出了一些典型情况下的计算结果。结果表明,应召磁异搜潜概率随潜艇航速的增加迅速下降,仅当非AIP动力的潜艇处于经济航速且潜艇初始分布半径较小、通报距离较近时,拥有较高的探测概率,该结果对于应召搜潜中指导磁探仪的作战使用具有一定的意义。     

未来空域窗下高炮武器系统的毁伤概率

为得到更准确的高炮武器系统毁伤概率算法,将射击诸元误差进行了分解,并对射击诸元误差各分量进行了相关性和重复性分析;在上述分析的基础上,结合弱相关误差序列的生成方法,给出了毁伤概率计算的蒙特卡罗法;基于此算法,计算了高炮武器系统使用未来空域窗射击体制或集火射击体制时,对不同机动特性目标的毁伤概率;结果表明,对高机动目标进行射击时,未来空域窗射击体制相比集火射击体制更优;同时给出了根据目标机动特性选择射击体制的方法。     

潜艇自航式诱饵组合使用方法

潜艇自航式诱饵组合使用方法的优劣主要评判依据是使用的方法最终使得潜艇对抗鱼雷成功的概率,对抗时间和诱骗距离是影响对抗成功概率的两个重要因素,它们又主要围绕发射时机、初始航向以及潜艇机动等几个问题展开。通过分析各个诱饵的作战使命,在一定态势下,根据诱饵的性能、鱼雷报警距离及舷角等各方面因素,建立大小口径声诱饵协同作战的弹道模型,并由此得到了诱饵发射时机、初始航向等参数。