水下传感器网络部署优化研究

水下传感器网络具有广阔的应用前景,但也存在能量有限、延迟较长、部署区域不连通和通信能耗大等问题,理论和实践证明传感器节点的优化部署是解决已上问题的有效方法。为此综合考虑水下传感器网络的工作环境及传感器特性,建立了提高网络可靠性的网络部署模型,给出了网络部署的成本函数及约束条件,并使用遗传算法对传感器节点和中转节点的部署成本及网络生命周期内的能量消耗进行优化。通过仿真实验表明,该模型收敛速度快,部署节点结果合理,达到了较好的优化网络的目的。     

装备保障资源确定技术研究与需求分析系统开发

维修资源是实施装备维修工作的物质基础和重要保证,无论是平时训练还是战时抢修,维修资源都占据着十分重要的地位,不仅影响着装备的寿命周期费用(Life Cycle Costs,LCC),还直接影响着装备的战备完好率以及部队战斗力的保持和恢复.应用更加科学高效的方法确定保障资源,是维修决策面临的重要问题之一.据此,着眼于部队装备维修保障现状需求,将维修任务分配与保障资源需求紧密结合,提出了保障资源确定分析流程,并对分析过程中的关键技术进行了相应的研究,建立了典型的维修决策模型,优化了保障资源配置.最后开发了计算机辅助决策分析系统,为维修资源的优化配置起到了很好的辅助决策作用.     

UAV地面控制系统抢修设备携行量模型分析

根据无人机地面控制系统战场损伤模式特点,文章通过分析战场损伤模式的抢修方法及战时抢修设备备件携带数量的确定问题,以最短抢修时间为目标函数,以抢修备件携带能力有限为约束条件建立模型,运用线性规划理论对模型进行求解,对设备携行进行了探讨。     

基于探索性计算实验的信息化武器装备体系优化方法

针对信息化武器装备体系复杂系统的结构优化问题,以综合集成思想和复杂自适应系统理论为指导,提出探索性计算实验优化方法和面向探索性计算实验的SABI(System of system,Agent,Behavior,Interaction)建模方法。在分析武器装备体系结构优化目标的基础上,依据武器装备体系探索性计算实验自顶向下的探索分析和自底向上的综合集成分析的要求,给出了武器装备体系结构探索性计算实验优化分析逻辑框架和基于多Agent的武器装备体系探索性计算实验优化分析模型。     

人工神经网络特征优化方法在模式识别中的应用

在模式识别中,特征量的选择及组合优化是设计模式识别系统的关键问题,它强烈地影响到分类器的设计及其性能。人工神经网络除了在模式识别中作为分类器应用之外,而且能够实现特征参数的提取。通过采用人工神经网络模型,对柴油机故障的特征量优化方法进行了研究,实现了对柴油机故障的特征提取及优化。     

基于信息流的作战指挥流程优化探析

作战指挥流程从一定意义上说,是传递指挥信息,形成指挥信息流的过程。文章基于信息流的时效性、准确性、关联性等特点,着重从缩短指挥流程时间、提高指挥流程质量和增强指挥流程效能等方面对作战指挥流程进行了优化研究。