改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

区间数与灰决策的作战效能评估模型

针对作战效能评估过程中评价指标值同时存在精确数、区间数和语言类模糊数的情况,引入区间数与灰决策原理,提出了一种基于区间数与灰决策的作战效能评估模型。结合案例分析,对模型合理性进行验证,结果表明,该模型能够真实地反映武器装备作战效能的综合评估值。     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。     

限定广义纳什均衡及其控制罚算法

广义纳什均衡问题通常有很多解,只有在相当严格的条件下,才有可能得到唯一解。如果任意选取其中之一作为该问题的解,显然是不合理的。为此,提出限定广义纳什均衡的概念。通过给共同约束相对应的拉格朗日乘子增加约束的方法,找出具有某些特性的解。为了求解限定广义纳什均衡,还进一步给出了控制罚算法。     

改进的基于迭代算法的Weibull分布杂波模拟方法

杂波在雷达环境模拟中具有非常重要的地位.基于ZMNL(无记忆非线性变换法)的Weibull分布雷达杂波模型,可以很好地描述海杂波.但这种模型,因其非线性变换前后相关系数之间的关系公式复杂,很难用直观的方法求解.针对这一问题,提出了用迭代算法来求解该非线性公式的过程,并给出了应用该方法进行杂波仿真的具体步骤及仿真结果,证明了该方法的准确、可行性.     

一种圆阵垂直平滑解相干算法

基于均匀圆阵(UCA),提出了一种垂直平滑解相干算法.利用在两个垂直的方向上平移,得到多个平移后的协方差矩阵.对其进行平均,将协方差矩阵的秩恢复为满秩,实现解相干,完成对相干信号的DOA估计.仿真结果表明,该方法具有较好的可行性.     

BP神经网络的遗传模拟退火算法动态选址仿真

针对战区装备保障点动态选址问题的广义最大覆盖选址模型,综合分析传统的启发式算法全局、局部搜索中的优缺点,提出一种基于BP神经网络的遗传模拟退火算法,并将其运用于战区装备保障点动态选址决策实际问题中,对该算法进行了仿真研究,给出具体实例的仿真结果验证了该算法求解最优解的高效性以及运算的高收敛速度.     

灰色关联法的装甲车辆混合电传动方案评估

为了实现装甲车辆混合电传动系统方案的优化设计,在综合运用层次分析法和灰色关联分析法的基础上,建立了一个新型的综合评价模型。模型采用层次分析法确定评价指标的权值,运用灰色关联分析法计算评价对象的灰色关联系数,进而计算加权灰色关联度作为判定评价对象优劣的准则。最后利用该模型对4种主流混合电传动方案的评估,得到了混合电传动方案性能优劣的排序,并对排序结果进行了分析。     

开创新能源革命的“大绿舰队”

1907年12月16日至1909年2月22日,16艘舰体全部漆成白色的美国战列舰进行了一次举世瞩目的环球航行,它们所组成的舰队就是赫赫有名的"大白舰队"。然而这支舰队除了担负着扬合众国国威之使命外,还有一项当时对美国极为重要的任务。这项任务如西奥多·罗斯福总统所言便是:"我希望所有的故障、错误和缺点都能够在和平时期而非战争时期显露出来"。"大白舰队"最终不辱使命,使以煤为燃料的军舰的后勤补给缺点显露无遗,     

目标定位和跟踪的卡尔曼滤波加 BP 神经网络的方法

首先分析了卡尔曼滤波应用于单目标定位与跟踪时需要校正的因素,接着用具有反向传播（ＢＰ）学习算法的前向网络,建立校正原理和校正网络体系结构,最后分别给出了它对第１类和第２类火控系统应用的数学模型。