导弹突防后弹道机动调整策略强化学习

针对弹道导弹中段突防后飞行弹道与标准弹道产生较大偏离的弹道机动调整问题,建立了机动调整时机策略最优化模型。设计了机动调整逆序Q学习算法,采用Tile coding逼近器编码状态特征空间,并对其进行线性逼近。构建了Q学习算法与蒙特卡罗方法相结合的逆序更新策略机制,以对导弹机动调整最优时机进行训练。仿真测试分析结果表明,在给定场景参数下,通过10 000代强化学习算法训练得到的策略能够可靠地使用最少机动次数控制导弹突防后飞行弹道的调整决策,验证了方法的有效性。     

预报风强度对火箭最大气动载荷精度影响及建模分析

针对不同预报风强度的精度以及其对应的最大气动载荷预报值精度的研究文献极少。以某地区实况风为基准,分别对不同预报风强度的精度以及其对应的最大气动载荷预报值精度特征进行了分析,并利用多元线性回归方法建立了订正模型,结果表明在预报日数第1～11天,预报风强度越大,预报风精度及其对应的最大气动载荷预报值精度越高;利用多元线性回归方法可提高最大气动载荷预报值精度,且预报风强度越小,最大气动载荷预报精度提高越明显。这些发现在火箭发射前的飞行保障及安全决策方面具有参考价值。     

提高现代后勤决策效益的主要途径

提高现代后勤决策效益应调整后勤管理研究着重点,在决策层、中间层和执行层三层次中把重点放在决策层,以提供决策指导;要进一步增强后勤决策者的科学决策能力,建设一支高质量的后勤决策队伍;要建立专家咨询机制,提高决策科学化水平;要借助计算机辅助决策技术,实施辅助决策,提高后勤决策效益。     

UCAV编队对地攻击智能决策系统总体结构

UCAV编队对地攻击是未来战争制信息权和制空权的关键所在,结合无人作战飞机(UCAV)与有人驾驶飞机各自的特点和优势,提出了UCAV编队对地攻击系统的基本组成和对地攻击流程.根据UCAV编队对地攻击的战术决策类型和决策方式,构造了UCAV编队对地攻击智能决策系统的总体结构并且提出了决策系统应该解决的关键技术,详细分析了所建立的UCAV编队对地攻击决策系统的决策方式和决策流程,并且对该系统所涉及的关键技术进行了详细的研究.     

野外复杂背景下轻武器射击目标的图像识别算法

针对野外复杂背景下轻武器射击目标图像的分析判别,首先采用一种彩色空间聚类分析和阈值分割相结合的混合算法,即基于S、I通道的目标图像两步分割算法,将目标区域从背景图像中分离出来.然后基于机器学习理论中的Boosting算法,利用区域的形状特征和纹理特征等组成一个强分类器,将目标区域从其他区域分离出来,同时判断出目标的类型.     

舰艇编队作战系统的武器目标分配问题

设我方m艘战舰,对方n个来袭目标.运用灰色局势决策求得目标对各个战舰产生的威胁值排序;再用模拟退火算法,参考目标威胁,单舰根据自身装载的火力发射进行初步武器分配;最后将分配结果传送至融合中心,应用大系统理论的分解协调法,协调武器分配,使得我方武器对本批目标的打击概率最大.仿真基于VC++编程实现,具体分析了算法及思想的可行性.