MOQPSO/D算法求解不确定目标分配问题

为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法.基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型.以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一种MOQPSO/D算法.通过粒子编码和非法粒子调整,将MOQPSO/D算法成功应用...     

基于SK-YOLOV3的遥感图像目标检测方法

针对传统的特征融合方式参数量高、无法反映通道和卷积核重要性、检测效果差等劣势,提出了一种基于SK-YOLOV3的遥感图像目标检测方法,在YOLOV3的基础上引入了 SKNet视觉注意力机制,并对锚框算法进行优化.为了增强实验对比,在自建的数据集中使用大量复杂环境下拍摄的遥感卫星图片.实验结果表明,该检测模型对于提升目标...     

基于雷达海杂波的蒸发波导GA-PSO算法

针对目前利用雷达海杂波反演蒸发波导方法精度较低、特征参数代表性不强的现状,提出了一种基于遗传—粒子群(GA-PSO)的混合算法.通过改变多波段雷达的频率建立目标函数,然后改变天线高度获得准确度更高的海杂波特征信息,利用遗传—粒子群混合算法求解目标函数,获得高精度的蒸发波导特征参数.仿真实验证明:利用GA-PSO混合算法...     

SSD网络算法模型在车辆轴型识别中的应用

为了在道路超限超载检测中实时准确识别出车辆轴型,提出了一种基于SSD卷积神经网络的车辆轴型检测方法.该模型基于特征图对车辆轴型进行识别,在VGG16-SSD的基础上加入二次训练的策略,得到优化后的SSD算法模型.模型经过优化后,收敛速度加快,损失函数降低了1％,检测能力提升,二轴车辆轴型的识别准确率达89％.优化后的S...     

应用遗传优化算法枚举结构系统的主要破坏模式

根据基因遗传算法的基本原理,提出了一种适用于枚举结构系统主要破坏模式的遗传优化算法,讨论并解决了该法实施过程中的编码技术、适合度函数定义、遗传操作方式等具体技术问题。算例表明：提出的遗传优化算法能够稳定有效地搜索出结构系统的主要破坏模式,从而为进行结构系统的可靠性分析提供了一种崭新的智能方法。     

求解微分对策问题的混合法

微分对策理论在定量研究军事问题中有着重要作用.针对微分对策的求解问题,将最优控制的数值算法和静态优化算法相结合,提出了求解微分对策问题的一类数值算法,称为混合法,并将这种算法用在火力支援分配问题上,得出了与解析解相同的数值解.     

基于粒子群优化算法的复杂系统可靠性分配与优化

为了能快速获得费用最小约束条件下的复杂系统可靠性优化分配结果,在对可靠性成本函数及可靠性数据分析研究的基础上,选择了一种工程上易于获取的三参数可靠性成本函数模型作为可靠性优化分配模型;在此基础上,研究了粒子群优化算法的参数选择方法,提出了一种适合于复杂系统可靠性分配的改进型粒子群优化算法--变加速系数的粒子群优化算法,...     

基于代价变换的无人飞机路径规划

针对无人驾驶飞机航路规划问题,基于对距离变换路径规划方法的扩展,提出了基于代价传播的距离变换(CDT)方法.该方法将敌方威胁的影响作为传播代价集成到距离变换过程中,规划时可以在距离代价和风险代价之间进行折衷,根据计划确定的作战要求,规划出合理的最优航路,仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

自适应算法在捷联惯导初始对准中的应用

针对传统的卡尔曼滤波在捷联惯导初始对准中由于系统噪声和量测嗓声方差阵未知时,滤波的精度和快速性不能达到要求,甚至导致发散的问题.提出了一种改进的sage-Husa自适应滤波新算法,建立了捷联惯导系统初始对准误差模型,并在对捷联惯导系统误差模型进行简化的基础上,利用所设计的算法进行了仿真研究.仿真结果表明,改进的滤波算法使对准过程所需时间大大缩短,具有跟踪能力强、稳定性好和精确性高等特点,验证了该方法的有效性和正确性.