RBF神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用

基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑行艇(折角线长度与最大折角线宽度比在4~5.5,面积负荷系数在5.5~7,重心纵向相对位置在3%~9%,艉部艇底斜升角在5°~25°之间变化)阻力预报是可行的。在相同精度下,针对该文研究的问题,RBF神经网络所需时间少于BP神经网络。     

离散动态贝叶斯网络的递推算法

离散动态贝叶斯网络是对动态系统进行建模和定性推理的有力工具。由于观测证据会随时间增加,直接计算推理算法的公式会变得冗长而且推理速度还会下降。在直接计算推理算法的基础上推导出递推公式,并给出算例验证。递推计算公式简洁,仿真表明递推算法的推理速度较直接计算推理算法有明显提高,因而适合实时在线推理。最后将递推算法应用于航天器的态势感知。     

无标度网络理论在网络中心战中的应用

根据无标度网络理论对军事信息网络进行分析,认为军事信息网的逻辑层应为符合幂指数分布的无标度网络,传统的以泊松分布为理论基础的随机网络分析方法已不再适用,并通过构建随机网络和无标度网络的实例进行了对比分析,进一步论证了这个结论.根据无标度网络理论,对军事信息网的抗毁性特点进行了分析,得出了"对随机攻击鲁棒性强,对智能攻击脆弱性高"的结论,并提出了以网络连通性为标准,判定节点重要性的一般方法.参照国外的先进网络应用经验,针对军事信息网节点间非常不均衡的无标度特性,给出了"关键节点热备份"和"物理节点分散配置"的抗毁策略.     

社会网络分析在军事C^4ISR组织结构中的应用

针对C^4ISR组织结构的复杂特点,运用社会网络分析概念分析军事C。ISR（指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察）组织结构,旨在对军事组织结构中的C^4ISR的效能给出一种定量分析的方法。具体讲,就是描述了FINC（力量、情报、网络和指挥控制）方法,给出了大量的基本运算法则来比较和定量分析C^4ISR组织结构的组织网络,便于更全面地分析评估不同组织结构的费效比,并将其应用于一个想定的C^4ISR组织结构中。     

Information security: Designing a stochastic‐network for throughput and reliability

Todas information and communication network requires a design that is secure to tampering. Traditional performance measures of reliability and throughput must be supplemented with measures of security. Recognition of an adversary who can inflict damage leads toward a game‐theoretic model. Through such a formulation, guidelines for network designs and improvements are derived. We opt for a design that is most robust to withstand both natural degradation and adversarial attacks. Extensive computational experience with such a model suggests that a Nash‐equilibrium design exists that can withstand the worst possible damage. Most important, the equilibrium is value‐free in that it is stable irrespective of the unit costs associated with reliability vs. capacity improvement and how one wishes to trade between throughput and reliability. This finding helps to pinpoint the most critical components in network design. From a policy standpoint, the model also allows the monetary value of information‐security to be imputed. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2009     

基于HLA的网络攻防仿真系统设计

以设计网络攻防仿真系统为开发目的,阐述了网络攻防仿真系统结构组成、系统内各部分之间的逻辑关系、交互内容和过程,重点分析和设计了系统联邦成员、对象类/交互类,实现了网络攻防仿真系统。仿真实验结果表明,系统的设计是可行的。     

基于CAS/Agent的装甲装备战损模型仿真

针对传统战损模型研究方法存在的不足,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性。借鉴CAS(Complex Adaptive System)理论的建模思想,引入ERA(Environment-Rules-Agents)方案建立战损模型。在外部干预Agent作用下,运用BP算法并结合CT(Cross Target)算法对红蓝双方对抗战斗进行仿真,模拟动态战场环境下装备损伤的演化过程。该模型可更好地理解装备损伤的动力学特性。     

基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

校园网常见计算机病毒分析与防范措施

校园网是利用现代网络技术、多媒体技术等为基础建立起来的主要应用于学校内部的计算机网络。校园网面临着病毒泛滥、非法攻击、未授权访问、盗用网络资源、内部信息非法窃取等一系列安全问题。针对目前校园网内常见的计算机病毒类型和防范措施进行了分析和探讨。     

基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究

运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。