增量式神经网络聚类算法

神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。     

基于粒子群算法维修保障单元优化配置

针对维修保障单元配置过程中需权衡综合多因素问题,提出了一种基于粒子群算法的维修保障单元优化配置决策模型和方法。首先,以维修任务完成概率为设计目标、以维修保障单元总数量为约束,建立维修保障单元配置决策模型;其次,运用粒子群算法对维修保障单元配置问题进行优化求解。通过具体实例分析,证明了该方法的正确性和有效性。     

基于改进粒子群算法的自动机性能评估

由于自行高炮自动机状态监测中缺乏行之有效的机构性能评估手段,引入了改进粒子群算法。建立了自动机动力学模型,对后坐过程进行了动力学仿真,确定了反映机构性能的浮动曲线特征量。针对粒子群算法收敛速度慢、精度低等缺陷,对其进行改进,并结合曲线特征量对自动机性能参数进行了评估。结果表明:改进后粒子群算法的算法收敛性和结果精度都有明显的改善,有效实现了自动机的性能参数评估。     

针对多振源密频及波动线谱主动控制的改进算法及试验

为了让船舶机械主动隔振装置在线谱频率波动和多振源密频耦合等实船复杂工况下,仍能取得良好的振动线谱主动控制效果,研究了以多通道窄带Fx-Newton算法为基础的改进算法,提出了窄带滤波相位失真的自适应补偿器,使控制算法对线谱频率波动具有高鲁棒性;研究了多参考信号Fx-Newton算法,从多振源分离提取互不相关的多参考信号...     

完善训练中政治工作的评估机制

训练中政治工作评估是提高训练中政治工作质量的关键环节。随着训练管理模式逐渐向精细化方向发展,坚持以科学发展观为指导,以提升部队战斗力为基准,努力完善训练中政治工作评估机制,科学评价训练中政治工作,有利于发现解决训练中政治工作的问题,充分发挥训练中政治工作的服务保证功能,有力促进政治工作的自身训练,使政治工作更好地融入军事训练转变的大潮。     

Rodrigues参数与四元数间的关系分析

介绍了Rodrigues参数,从投影的角度,详细阐述了四元数与经典Rodrigues参数及改进型Rodrigues参数的关系,推导了Rodrigues参数微分方程以及与姿态阵的关系,建立了等效旋转时避免奇异值出现的方法.以典型圆锥运动为背景,对以Rodrigues参数描述的导弹捷联姿态算法和以四元数描述的姿态算法在计算量和计算精度上做了详细的比较.     

跟踪机动目标的一种新的多模型算法

在机动目标跟踪的多模型(MM)方法的研究中,提出了一种新的多模型方法,即最小子模型集切换(MSMSS)算法.这种MSMSS算法从总模型集中自适应确定最小模型集,用来完成多模型(MM)估计.仿真结果表明,和标准的交互式MM(IMM)相比,所提到的算法,在保持同等的跟踪性能的前提下需要很小的计算量,在计算量相等的情况下具有更好的跟踪性能.     

基于蚁群算法的防空兵兵力机动线路优化

根据防空兵对机动线路的要求以及战时的安全性特点,得出影响防空兵兵力机动线路选择的因素,引入里程指数的概念.将线路的长度进行修正赋权,给出兵力机动线路的等效线路长度.把这一等效线路长度结合到蚁群算法中.能够较好地模拟现代战场的复杂环境对防空兵兵力机动路线选择的影响,并科学、合理地选择路线,为指挥员的决策提供帮助.     

防空火力分配问题的蚂蚁算法模型

在对空防御作战中,对多目标的火力分配是有效组织防空作战,提高防空效率,提高己方生存能力的有效途径.对蚂蚁算法原理和火力分配问题进行介绍的基础上,采用蚂蚁算法,建立了基于蚂蚁算法的火力分配模型,并进行了仿真.同时,采用蒙特卡罗法和遗传算法进行了计算,并和蚂蚁算法所得的结果进行了比较,计算结果表明蚂蚁算法能较好地解决防空火力分配问题.     

基于专家PID的小型无人机导航算法设计

介绍了一种小型无人机导航算法的设计方案和原理,根据其任务需求将控制算法分为航迹预处理、航迹校准、制式航线飞行3个部分;阐述了其专家PID导航控制律设计方法,分析了其算法的实现,并根据小型无人机的实际飞行情况设计了保护策略,最后给出了软件流程图.