BP神经网络的遗传模拟退火算法动态选址仿真

针对战区装备保障点动态选址问题的广义最大覆盖选址模型,综合分析传统的启发式算法全局、局部搜索中的优缺点,提出一种基于BP神经网络的遗传模拟退火算法,并将其运用于战区装备保障点动态选址决策实际问题中,对该算法进行了仿真研究,给出具体实例的仿真结果验证了该算法求解最优解的高效性以及运算的高收敛速度.     

目标定位和跟踪的卡尔曼滤波加 BP 神经网络的方法

首先分析了卡尔曼滤波应用于单目标定位与跟踪时需要校正的因素,接着用具有反向传播（ＢＰ）学习算法的前向网络,建立校正原理和校正网络体系结构,最后分别给出了它对第１类和第２类火控系统应用的数学模型。     

线性时变系统的鲁棒 H~∞ 输出反馈控制

讨论了带有结构性不确定的线性时变系统二次稳定且具有Ｈ∞扰动衰减度的充要条件,建立了结构性不确定的线性时变系统的鲁棒Ｈ∞控制问题与确定性的辅助线性时变系统的Ｈ∞控制之间的等价关系。因此,对上述不确定系统设计具有Ｈ∞扰动衰减度的鲁棒动态补偿器问题都可以转化成相应的确定性辅助系统的Ｈ∞控制问题。     

用8097单片机访问16位RAM中的奇地址字

MCS96系列单片机的外部总线宽度是可以编程控制的.为了达到访问16位RAM奇地址空间中的字,需要特殊的硬件结构支持.笔者讨论了两种方案,并进行了比较分析.     

基于小波分形理论的快速图象编码算法

小波和分形理论应用于图象压缩领域是当今研究的前沿。提出了一种快速图象编码算法,它将加权小波变换与基于二叉树和双向链表搜索的分形编码相结合,在高压缩比、高信噪比前提下,使编码时间大大缩短。在ＰｅｎｔｉｕｍＰｒｏ２００个人机上对一２５６×２５６,８ｂｐｐ图象进行实验,编码时间仅需８秒,而图象失真很小。     

质漏对联合循环化学发动机性能的影响

分析存在有限速率传质和质漏损失的联合循环化学发动机性能,导出功率、效率最佳关系,最大功率及其相应效率,以及最大效率及其相应功率     

常态执勤指挥模型关键节点识别及抗毁性研究

在常态执勤指挥模型的基础上,重点对树状指挥网络和级联指挥网络的抗毁性进行研究。通过建模仿真的方法,对三种执勤指挥模型进行随机攻击和蓄意攻击,对比分析最大连通子图规模、网络效率和全局聚集系数等指标,找出抗毁性最强的常态执勤指挥网络模型。应用集体影响力算法识别抗毁性能最好的指挥网络的关键节点,与基于节点度大小的传统关键节点识别方法进行对比,证明基于集体影响力算法识别关键节点更加准确,目的是为未来常规执勤指挥网络的优化和防护提供理论指导。     

随机等分组合条件下轮流对抗的Markov链模型

首先,分析了红蓝双方将各自兵器随机等分组合后,轮流进行火力对抗的状态。然后,推导了对抗过程中状态转移的概率矩阵。从而,建立了随机等分组合条件下轮流对抗的离散Markov链模型。在上述基础上,得出了各方获胜概率及平均对抗次数的计算公式,结合公式内部递归关联的特点,提出了计算上述公式的计算机递归算法。最后,结合歼击机与轰炸机进行火力对抗的实例,介绍了该模型的应用方法。供进一步研究参考。     

一种有效的常规雷达目标识别方法

基于小波变换和进化网络提出一种有效的常规雷达目标识别方法。即首先利用 Mallat算法对雷达目标一维距离像进行特征提取和压缩 ,然后在进化规划的基础上提出一种混合进化算法来优化设计由多层前向网络构成的分类器。实验结果表明 ,整个目标识别系统的结构简单 ,同时具有较好的推广能力     

用人工神经网络BP算法评价城市火灾风险

深入讨论了人工神经网络的BP算法在城市火灾风险评价中应用的可行性和一些具体做法.