基于AHP—ML Ⅱ融合算法的先验分布研究

在缺乏可靠性试验数据的情况下,为得到可信的评定结论减少主观影响,需要从信息融合的角度出发,充分利用产品先验信息。以获得关于产品可靠性的更完整和更准确的判断信息,从而进一步形成对产品性能的可靠估计或预测。提出一种基于AHP-ML II的融合算法,对先验信息进行层次分析法处理后,再使用第二类极大似然估计法进行二次处理,通过不同的信息在融合后的先验分布中所起作用的大小,确定出各部分的权重因子,最后通过实例仿真分析得出该算法确实比融合前具有更好的合理性和可靠性。     

基于改进蜂群算法的非均匀阵列综合

针对蜂群算法易陷入局部极值的缺陷,提出一种改进蜂群算法实现非均匀阵列综合。首先,通过引入概率选择机制,以概率因子控制蜂群算法对精英蜂的选择,从而改善蜂群算法的全局优化性能;然后,采用改进蜂群算法优化阵元间距降低最大峰值旁瓣电平并抑制干扰;最后,仿真实验表明该改进算法在非均匀阵列综合中的有效性和稳健性。研究成果可为非均匀阵列综合提供一种新的途径。     

基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法

联合作战条件下,指挥决策人员在海量描述战场态势的数据和信息面前往往会束手无策,无法快速作出正确的决策。贝叶斯网络模型是一种基于概率推理的网络化数学模型,能够通过一些变量的信息来获取其他的概率信息,从而解决不定性和不完整性问题。提出了一种基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法,用空中威胁网络模型找到空中威胁目标各属性之间的潜在关系,并建立空中目标威胁估计算法,最后以一个实例来验证该空中目标威胁估计的计算过程和有效性。     

基于改进匈牙利算法的多技能人员调度方法

人员的优化配置对于提高装备制造效率具有重要意义。针对经典匈牙利算法不能解决具有并联环节的人员指派问题的不足,提出利用虚拟工作代替并联环节,将问题转化为典型的指派问题;通过判断虚拟工作的可实现性,迭代搜索得到最优解。以某多技能人员任务指派系统为例,详细介绍了该优化方法的步骤。优化结果很好地验证了改进算法的有效性。     

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。     

积极顺应全面深化改革大势深度推进经济建设与国防建设协调发展

推动军民融合深度发展,是实现强国梦强军梦的重大战略举措。面对新形势新任务,必须顺应全面深化改革大势,在新起点上推进经济建设与国防建设协调发展。本文基于天津经济建设与国防建设实际,以问题为导向、以对策为重点,探讨了特大型城市国防动员军民融合深度发展问题。     

春天里,耕耘在希望的田野上——豫西集团江河公司海洋装备产品开发纪实

<正>根据习近平总书记提出的"一带一路"发展构想,"加强海上军事力量、发展海洋经济"必将成为今后主要发展方向,进入快速发展高峰期的我国海军,为了适应现代战争的需要,迫切需要开发一种高能效、可长期大范围作业且无需维护的自主水下监测平台,把侦测触角伸向远海。     

军事电子信息系统需求工程方法研究

需求分析是军事电子信息系统建设的关键环节。长期以来,我们对军事电子信息系统的需求分析一直是用自然语言定性描述,主观因素较多。论文采用需求工程方法,对需求工程的获取、处理、验证和实现四个阶段进行了分析,并结合军事电子信息系统的具体特点对每个阶段可采用的具体方法进行研究。