基于CPSO算法的海空跨域无人航行器集群协同作业路径规划

针对海空跨域无人航行器集群在复杂水域环境下协同作业以追踪水下目标的任务,提出一种基于协同粒子群(CPSO)的协同作业路径规划算法.考虑不同无人航行器集群特性优势,合理分解并分配远距离追踪水下目标任务过程,并利用CPSO算法进行路径规划.在CPSO算法中,首先为无人机(UAVs)集群规划飞行路径,UAV飞行过程中探测水面...     

基于核与灰度的区间灰数多属性群决策方法

针对属性值为区间灰数且专家权重未知、属性权重部分已知的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法。给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式,充分利用区间灰数的核和灰度的信息建立优化模型求得属性的权重。在求出属性权重的基础上,运用灰色关联方法分别求取各专家的核与灰度距理想方案值的关联系数,综合两者得到专家权重,最终综合专家意见并对方案比较排序得出最优结果。鉴于此,提出一种基于区间灰数相对核与灰度的决策方法。最后以一个算例验证该方法的有效性和可行性。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

基于三方动态博弈模型的网络生存防御策略优化配置

针对网络攻防环境中防御方以提高系统生存能力为目的所进行的最优生存防御策略的选取问题,提出了一种基于完全信息动态博弈理论的生存防御策略优化配置算法。将恶意攻击方、故障意外事件及防御方作为博弈的参与人,提出了一种混合战略模式下的三方动态博弈模型,对博弈的主要信息要素进行了说明,以混合战略纳什均衡理论为基础,将原纳什均衡条件式的表达式转化为可计算数值结果的表达式,并据此增加了近似的概念,最后,将提出的模型和近似纳什均衡求解算法应用到一个网络实例中,结果证明了模型和算法的可行性和有效性。     

以“三抓”增“三性” 提高组织生活制度落实质量

习总书记在党的十八届六中全会上的讲话指出：“党的组织生活是党内政治生活的重要内容和载体,是党组织对党员进行教育管理监督的重要形式。必须坚持党的组织生活各项制度,创新方式方法,增强党的组织生活活力。”这是对发挥组织制度优势推进基层党的建设发展的根本要求,也是加强各级党组织凝聚力、创造力、战斗力的有效措施和重要保证。     

如何看待读书与学习

到院校学习,时常有人会问我在哪个学校读书?而我会回答在某某学院学习。读书不就是学习么?有什么区别呢?许多人都会有这样的疑问。在我看来,读书是学习的主要途径,学习要读书,而且非读书不可。正如有人讲的"聪明书打底","欲知天下事,须读古今书";《增广贤文》有"读书须用意,一字值千金"等。但学习不仅要从书本上、课堂上学,更多的要向实践学、向身边的人和事学。既要学字面上的东西,也要学书本以外的"无字天书"。那种"两耳不闻窗外事,一心只     

法律是为自己遵守的

生活中常会遇到这样的现象:无人监督,就随便闯红灯;无人检查,就不系安全带;无人管理,就会伺机插队……如果好心提醒,或许还会换来"又没人管,何必遵守规则"的回应。这些现象都催人思考:在建设法治中国的今天,如何涵养规则意识、树立法治信仰?其实,类似行人闯红灯这样的违法行为,靠执法者管理不仅难度大、成本高,而且在生活中又缺少可操作性。因此,法治的实施,就不仅需要执法者的矢志以求,更需要每个人发自内心的敬畏与遵守。深入分析就会发现,守法不是"为监管者守法",而是"为自己守法"。就拿交通规则来说,如果人人遵守规则,降低事故风险最终让每个人     

基于数据挖掘的仿真模型验证

针对复杂系统输出具有数据量大、高度复杂性、非线性和非平稳等特点,将数据挖掘思想和有关方法引入到导弹系统仿真模型模型验证,通过对仿真数据和试验数据进行模式表示和特征提取,将2时序数据的模式距离作为评价指标来衡量模型的有效性。仿真分析表明,该方法相比传统方法计算量小,但意义明确,具有一定的实用性和参考价值。     

运用粒子群优化算法的平流层飞艇总体设计

平流层飞艇总重最小化能一定程度上反映总费用最低的设计目标,满足有效载荷功率需求是飞艇总体设计的出发点和落脚点。在飞艇参数建模中引入太阳电池曲面铺装模型以及昼夜能源闭环模型;以整艇重量最小为设计目标,以昼夜能源供需平衡、浮重平衡、推阻平衡三大平衡问题为约束条件,运用粒子群优化算法对飞艇的外形尺寸参数进行优化设计;分析了有效载荷功率需求和功率密度对于飞艇总体设计结果的敏感性。分析结果表明:飞艇总重随有效载荷功率线性增加;飞艇总重随有效载荷功率密度增加而迅速减小,但变化率逐渐变小,飞艇总重趋于稳定。能源系统仿真的结果表明了飞艇总体设计方法的有效性和设计结果的临界特性。     

基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计

针对基于l1范数约束的稀疏表示DOA(Direction Of Arrival)估计算法对初始参数较为敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通过信号来波方向的空间采样构造冗余字典,将阵列信号处理中的DOA估计信号模型转化为压缩感知中的稀疏重构信号模型。然后基于经验贝叶斯推理的方法,将待估计的稀疏系数值用方差未知的联合高斯分布描述,而未知的方差值决定了待估计系数的稀疏性。通过观测数据估计得到未知的方差,进而得到信号的DOA估计值。仿真结果表明,提出的算法有较高估计精度,并且对非相干信源和相干信源都具有较好的估计性能。