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241.
应用贝叶斯网络模型进行威胁估计是当前研究的热点和难点。提出了应用分层贝叶斯网络模型构建威胁估计网络,用于估计反潜编队对潜威胁等级。首先,对分层贝叶斯网络模型进行了简要的阐述,并对利用该模型进行威胁估计的可行性进行了分析。其次,分析了反潜编队对潜威胁产生的原因和机理,在此基础上,构建了威胁估计网络。最后,通过算例仿真验证了威胁估计网络的有效性。  相似文献   
242.
WiMesh网络作为一种新型的无线城域网解决方案,已在美国等地得到了广泛的应用。因而,研究WiMesh网络的相关技术具有十分重要的意义。同时,在未来的无线宽带通信系统中,多径衰落和带宽效率方面一直是研究者们重点探讨的问题。简要介绍了WiMesh网络的基本概念和特性,重点介绍了WiMesh网络中处理多径衰落和带宽效率的相关技术。  相似文献   
243.
为了给起重机械吊装训练提供一个科学的评价模型,采用了基于网络层次分析法(ANP)与熵值法集成的组合赋权法建立起重机械吊装评价方法。首先分析了影响吊装训练的关键因素,在此基础上建立一个科学的评价指标体系;然后运用网络层次分析法分析各指标间相互影响的关系并确定主观赋值权重,用熵值法根据各指标的客观属性确定客观赋值权重;最后通过组合赋权法确定各指标的最终权重,使评价结果既反映出各指标的客观属性,同时也能考虑到决策者或者专家的意见。应用结果表明,该方法确定的权重更符合吊装训练的实际。  相似文献   
244.
资源水平边界的估计是构建资源利用可行计划中的一个基础问题。通过分析航天器资源约束的共享与分离并存、累积与瞬时消耗并存、过度订阅与区间调度并存等特点,提出了资源时间网络、时间约束网络和约束网络相结合的资源约束描述方法;构建了增量式基于包络的资源约束算法和最早开始时间链展开资源约束算法,以快速获取资源一致的柔性解。实例证明,该方法较好地解决了航天器调度的资源约束推理问题。  相似文献   
245.
WiMesh网络是一种新型的宽带接入无线网络,它融合了Ad hoc网络和无线局域网的优点,具有自组网、自修复、自管理等特点,逐渐成为一种有效的无线宽带接入方案。简要介绍了WiMesh网络的主要特点,并提出基于WiMesh网络的一种参数注入协议,实现智能化参数加注,进而优化网络通信质量。  相似文献   
246.
正一款名为"冰桶挑战"的接力活动,正通过社交网络如火如荼地展开。"冰桶挑战"全称为"ALS冰桶挑战赛",由美国棒球运动员Peter Frates发起,旨在呼吁公众关注肌萎缩性脊髓索硬化症(ALS,俗称"渐冻症")患者状况并筹集善款。参与者自浇冰水并拍摄视频上传后,要在社交网络上点名3个人参与挑战,如果对方拒绝,就要为ALS协会捐出至少100美元。"冰桶挑战"在全美TT大佬、体育明星、影视大腕中  相似文献   
247.
舰艇编队网络化作战是基于网络中心战理论形成的未来海战的主要方式。在未来舰船编队防空网络化作战的大应用背景上,提出了一套能够对舰船编队网络作战过程记录数据进行分析和处理的数据分析平台设计方法。该平台能够自动化的读取舰船编队作战记录数据,对网络化作战过程进行提取和解析,对目标指示、目标融合等组网作战功能进行分析,并将分析结果以适当的形式呈现,供设计师及作战部队对网络化作战性能流程和功能的分析和验证,能够快速有效的通过分析记录数据查找和解决问题。  相似文献   
248.
基于不对称密钥预分配和哈希函数,提出了一种新的移动异构传感器网络的密钥管理方案。该方案主要对网络不同子区域使用单独分开的密钥池,并为簇头节点从存储密钥池中选出密钥和为普通节点从存储密钥池中选出密钥的派生密钥,提高了现有方案的安全连通率和抗节点捕获攻击能力。同时,利用区域种子密钥和哈希函数实现了对移动簇头的认证,有效防止了伪造攻击。分析和仿真表明:该方案不仅能明显提高移动异构传感器网络的安全性能,而且能有效减少资源消耗。  相似文献   
249.
针对不同目标舰船的辐射噪声信号特征提取问题,提出了将混沌理论用于非线性时间序列的分析方法。该方法利用非线性局部投影滤波方法进行信号降噪,并在重构相空间的基础上对每一类舰船辐射噪声信号的最大Lyapunov指数、自然测度和关联维数等非线性特征参数进行提取。实验结果表明:当舰船辐射噪声信号的最大Lyapunov指数大于0且为有限值时,舰船辐射噪声信号具有混沌特性;自然测度和关联维数可作为区分不同目标船型的舰船辐射噪声信号的有效特征。  相似文献   
250.
针对利用基本贝叶斯网络进行威胁评估时的不足,提出利用变结构区间概率动态贝叶斯网络(VSIP-DBN)进行威胁评估。对所提出的VSIP-DBN给出了其推理算法。在充分考虑目标的空战态势及空战能力下,建立了威胁评估的VSIP-DBN模型。将观测到的数据利用VSIP-DBN推理算法进行推理,推理结果就是目标的威胁等级。以往的威胁评估需要精确获得目标的模型参数和观测数据,通过仿真对比分析,利用VSIP-DBN建立的威胁评估模型不需要精确给出模型参数,即使出现观测数据的误差,仍能准确评估出目标的威胁程度。  相似文献   
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