一种改进的基于交互式模型的机动目标跟踪算法

针对传统的以匀速(CV)或匀加速(CA)运动作为目标运动模型的卡尔曼跟踪滤波器的计算量大及跟踪精度低的固有缺陷,提出了一种基于CV和CA的交互式卡尔曼滤波模型的机动目标跟踪算法,该算法能在保持直线运动跟踪精度不变的前提下,使做曲线运动的目标的跟踪精度逼近做直线运动的目标的跟踪精度。并将CV和CA模型混合起来进行仿真估计,系统仿真结果表明该算法提高了系统的跟踪精度。     

航空发动机自适应模拟退火遗传算法建模

以阶跃输入响应进行模型的检验,提出了航空发动机状态模型的建立方法:在抽功法所建立的状态空间模型的基础上,利用自适应模拟退火遗传算法对A、C矩阵元素进行寻优,解决了状态空间模型的响应与非线性模型不能够很好吻合的难题。仿真表明,得到的状态空间模型无论是动态过程还是稳态过程都能取得较高的建模精度,为航空发动机分布式控制的研究奠定了强有力的基础。     

基于概率神经网络的高校科研能力评价

科研能力是评价高校综合实力的重要指标,高校的科研能力水平将会在一定程度上影响到高校所在地方甚至国家的科研水平.因此,不断提升学校科研能力水平,成为高校自我提高和发展、增强综合实力的重要措施之一.如何对高校科研能力进行科学地评价,成为一个亟待解决的问题.本文将高等院校科研能力评价体系作为研究对象,通过相关文献的查阅,从众多研究中,选取影响高校科研能力的11个典型指标,构建了基于PNN的高校科研能力评价模型及算法.并通过仿真实验验证模型及评价方法的可行性和有效性,为高校科研能力有效评价提供参考依据.     

一类带时滞的非线性兰彻斯特战斗模型的分析

基于非线性兰彻斯特方程的一般形式和现代战争的特点,考虑到时间因素在现代战争中的巨大作用,建立并讨论了一类带时滞的非线性兰彻斯特战斗模型。通过定性分析,得到了模型的平衡点及其稳定性,证明了原模型解的存在唯一性,并给出了解的存在区域。战例分析结果表明该模型能用来描述现代战争。因此,该模型对研究现代战争的战斗进程、武器发展规划、现代军事练兵等都具有一定的参考价值。     

无人攻击机生存力评估方法

首先介绍了无人攻击机的国内外发展现状和趋势,然后阐述了无人攻击机的特点,分析了与生存力密切相关的各分项能力之间的关系,提出了一种建立无人攻击机生存力评估的综合指数模型;同时确定了模型中各分项能力的评估模型。最后以6种无人攻击机的生存力评估为例计算并检验了模型的可用性。     

某飞行仿真系统虚拟教员软件研究

针对训练基地飞行模拟改装训练的特点和需求,提出了一种智能评分和虚拟教员实时提示方法。根据训练大纲建立模拟飞行课目专家库,建立分阶段优化评估模型,对不同阶段的关键评价指标进行综合评分,同时依据专家库和模拟飞行参数实时对飞行学员的操作提出虚拟建议,以文字和声音的方式发送给飞行员,最后给出评分结果。虚拟教员能对模拟训练进行实时干预、指导,方便学员进行自主训练,受到训练基地飞行员尤其是新训改装飞行员的广泛欢迎。     

集成系统测试性方案与分配一体化

在装备测试性工程中,总体方案设计与测试任务和指标分解十分重要,但在实践中,一些装备顶层设计不到位,总承制方缺乏有效地监控和管理,导致分承制方的设计各自为政,后续集成设计难以开展;指标分配未能结合总体方案,出现分配指标过高达不到或指标过低没有约束力等尴尬局面。文章针对上述问题,提出了测试性方案与分配一体化设计架构,认为:测试性分配需综合考虑系统集成性以及下级单元的技术特点和能力,予以"视情分配";对一些故障的测试可由总承制方考虑,包括对系统集成故障以及组成单元中难以自测的故障;当测试性方案把这些测试任务明确下来,分配时就只需考虑剩余故障的测试。文章最后给出了考虑系统级测试性方案的测试性分配方法,并用案例检验了方法有效性。     

基于犹豫层次分析和云模型的我国沿海军港气候变化影响与风险评估

针对全球气候变化背景下我国沿海港口自然环境变化的复杂性和不确定性,以及我国沿海军港气象海洋灾害愈加频繁的变化趋势,研究探讨了我国沿海四个主要军港可能面临的气候变化风险.针对风险评估建模时难以有效评判社会因素、自然因素的困难,提出了犹豫层次分析法和云模型结合的研究思路,构建了沿海军港气候变化风险评估模型,旨在为我国沿海军港建设规划和应对气候变化提供决策建议.研究思路和方法途径也可为其他气候灾害评估和风险防范提供参考.     

基于信息-决策影响因素的兰彻斯特作战模型?

为有效评估信息因素和决策因素对现代作战进程的影响,改进了传统的兰彻斯特方程作战模型,通过引入信息获取能力指数和筹划决策能力指数,建立了基于信息-决策影响因素的兰彻斯特作战模型,并分3种假设情况进行了仿真。仿真结果表明,该作战模型一定程度上反映了信息因素和决策因素对作战的影响,体现了现代作战的基本致胜机理。     

结合词语规则和 SVM 模型的军事命名实体关系抽取方法?

抽取作战文书中的军事命名实体关系,是实现作战文书语义理解的一种有效方法。在分析作战文书中军事命名实体词语规则的基础上,提出了一种结合词语规则和 SVM 模型的军事命名实体关系抽取方法。首先,使用词语规则整合作战文书中连续出现的军事命名实体并抽取其关系,使其更加适合 SVM 模型。然后,使用 SVM 模型对传统规则模板难以使用的词窗、词性和距离等特征进行建模,抽取军事命名实体关系。实验结果表明,优先利用词语规则能充分提高 SVM 模型抽取军事命名实体关系的效果,与单纯使用 SVM 模型相比,准确率和召回率分别提高了8．73％和41．71％。