装备任务成功性评估研究现状与展望

分析了可执行任务类型与任务成功的判别条件,归纳了装备任务成功性评估的主要方法与采用的关键技术,提出了评估中存在的问题,展望了未来研究的发展方向。     

基于重构相空间AD-SVM的短期电力负荷预测

利用重庆市九龙坡区电网2009年7月1日000-10月8日4：00 99 d共2 380个历史电力负荷数据,分析其特点和规律.将构建混沌理论的平均位移（AD）法和支持向量机（SVM）相结合,提出了一种新的短期电力负荷预测模型.通过仿真计算,将结果与神经网络法预测结果进行对比,可得新方法能较好反应数据变化趋势,并且具备较好的拟合能力,能够提高负荷预测精度.在实际短期电力负荷预测中,可优先选用平均位移法与支持向量机相结合的新方法.     

基于观测预测粒子滤波的雷达组网目标状态估计

雷达组网系统跟踪目标时,观测数据与目标跟踪状态成严重非线性关系,难以用卡尔曼滤波最优估计方法,处理非高斯非线性系统滤波估计问题的粒子滤波算法容易产生粒子退化问题。因此,使用观测预测粒子滤波算法解决这个问题,该算法基于观测似然进行重要性采样,结合一步预测信息计算粒子权值,保证了采样粒子处于高观测似然区,并充分利用了一步预测信息。仿真验证表明,将观测预测粒子滤波算法应用于目标状态估计,避免了粒子退化,收敛快,估计精度高。     

基于AR预测模型的船舶轴频电场实时检测方法

船舶的腐蚀和防腐电流经螺旋桨转动的调制后会在海水中产生极低频的轴频电场,并成为一种重要的目标特征信号源,但其在海洋环境中衰减较快的特点给目标检测带来了困难.通过对船舶轴频电场以及海洋环境电场噪声与测量电路自噪声的分析,提出了一种能够在低信噪比下检测船舶轴频电场的方法.从对噪声信号的预测入手建立AR模型,以该模型对电场噪...     

航空发动机混沌支持向量预测模型应用

提出了一种基于混沌理论的通用支持向量预测方法.该方法通过重构相空间的饱和嵌入维数确定支持向量机的最佳输入变量的选取;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于压气机的试车数据序列建...     

基于正交多项式拟合的火控系统动态精度检验

首先根据武器系统的作战使用范围和影响火控系统动态精度的主要因素,确定试验因素并将各试验因素划分为一定的水平,按照试验设计的方法确定试验航路.试验实施时,用武器系统载舰和目标上安装的数据录取设备和真值测量设备获取火控系统输出的射击诸元参数,以及载舰和靶标的位置参数,运动参数真值.数据处理时,将得到的真值代入该导弹火控系统...     

神经网络在雷达装备故障趋势预测中的应用

为了提高预测精度,在雷达装备状态监测与故障趋势预测系统中引入基于指数衰减的神经网络预测模型。通过普通BP网络预测模型引出基于指数衰减的神经网络预测模型,经验证预测精度较高。并介绍了雷达装备状态监测与故障趋势预测系统构成,此系统对于雷达装备的早期故障预测和预防性维修具有重要意义。     

基于灰色分离建模方法的装备寿命周期费用预测

根据我装备研制项目有限、样本很少和寿命周期费用(life cycle cost,LCC)预测的不确定性以及易受外界不确定性因素影响的特点,提出在基于GM(1,1)建模的基础上,采取灰色分离建模方法来预测装备的LCC.所举实例证明这一方法可以取得较高的预测精度.     

基于灰色预测法的军械维修器材消耗规律

研究并掌握军械维修器材的消耗规律,对做好军械维修器材的保障工作有着重要的意义.基于此,研究了灰色预测法,并针对军械维修器材的实际情况,论述了如何确定影响因子,进而对灰色预测模型进行了改进,用改进后的模型研究军械维修器材的消耗规律,预测结果非常贴近实际值.     

基于语言判断的群决策保障排序方法

根据战时环境和保障决策特点,研究了采用语言型群决策确定保障排序方法,使决策既符合战时实际,又便于发挥群体优势.该方法应用LWA,(Linguistic Weighted Average)算子将个体决策者的语言判断集成为群语言判断矩阵,再用LA (Linguistic Average)算子给出保障排序.针对集成群语言判断...