抑制成像数据噪声的模糊多目标算法

以模糊数学和决策理论为基础,通过建立成像数据模糊指数函数及平方误差 模糊指数函数,提出了一种称为模糊多目标优化的新的算法模型,对成像数据的噪声进行抑 制实现数据优化。实验结果表明,所提出的模糊多目标优化算法模型有较强的抑制噪声能 力,理论和实验有较好的一致性。     

弹药装载的构造型启发式算法研究

多约束条件下的弹药装载问题是一个复杂的组合优化问题,属于NP-完全问题,其求解是很困难的,所以在实际应用中,往往采用一些启发式算法来求解。本文在考虑弹药装载中各类约束条件的情况下,构建了弹药装载优化模型,提出了一种弹药装载的构造型启发式算法。该算法考虑了装载方向、重量、弹药箱装入顺序和装载位置以及运输工具装载平衡等因素,并通过算例检验,说明了该算法在弹药装载中应用的有效性。     

基于改进神经网络PID的永磁同步电机控制研究

永磁同步电机是高度耦合的非线性时变系统,针对传统的比例积分微分(proportion inte-gration differentiation,PID)控制方式不能完全发挥内置式永磁同步电机的最大转矩电流比控制响应快、精度高的优点,提出了 一种基于差分进化算法的优化神经网络对电流环PID参数进行整定的控制方法,采用Ma...     

美军无人空战装备智能化发展动态及启示

美军无人机在军事行动中发挥了巨大作用,且数量规模和智能化水平在不断攀升。为抢占无人智能化作战新的制高点,美军开展了一系列新的研究试验。从美军现役无人机装备出发,分析了其主要作战运用特点以及优缺点。针对美军装备无人智能化发展新动态,重点分析了自主空中加油“、忠诚僚机”、弹群协同、算法战、先进作战管理等软硬件方面取得的重大进展,并总结了其无人智能化发展呈现出的新规律、新特点。从空战理论、能力技术和装备体系3个方面,提出了应对无人智能化装备发展的思考建议。     

基于KF-BPNN融合算法的电池循环寿命预测方法

为了解决实际应用过程中电池循环寿命预测精度较低的问题,提出卡尔曼滤波-BP神经网络(KF-BPNN)融合算法对电池的循环寿命进行预测。该方法选用电池内阻作为循环寿命的评估参数,利用BPNN预测电池的内阻值,并将预测内阻值作为KF算法的观测值来修正卡尔曼滤波观测方程系数,从而提高循环寿命预测精度。实验结果表明：融合算法的预测精度有了明显提高。     

面向目标跟踪的传感器调度技术研究

传感器调度是指在一定的准则下,结合实际应用场景,依据观测信息对传感器平台或传感器本身的工作模式、工作时长、机动路径等进行一系列调整和控制,从而降低传感器系统使用代价,提高跟踪效能,延长系统寿命的方法,也是传感器管理的一项重要内容.基于部分可观马尔可夫决策过程,对传感器调度的基本结构进行了简要描述,同时分析了调度模型和基...