数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。     

装备保障指挥Agent框架建模

针对装备保障指挥难以用高度程式化的数学模型进行描述的问题,构建了一种装备保障指挥Agent框架模型。介绍了Agent建模方法,分析了装备保障指挥的指挥流程,并根据装备保障指挥流程和Agent的建模特点抽象出装备保障指挥Agent框架结构,对其中的各Agent内部模块进行设计,并对各Agent之间的通信模式进行了研究,设计的结构模型可为其他同类研究提供参考。     

战场环境地形编辑器系统设计与实现

作战仿真中,地形地物对战争进程发挥着重要影响。设计并实现了战场环境地形编辑器系统,该系统利用规整网格存储高程数据,确保了动态编辑地形的实时性,并使用CLOD地形渲染方法提高绘制性能。在此基础上,对堑壕、铁丝网、三角锥、雷场、碉堡等常见战场要素的特点进行分析,将它们分为点状地物、线状地物和面状地物;最后,对每类地物分别设计不同的生成算法。实验结果证明了算法的有效性。     

色空间对HDRI亮度测量方法的影响

相机内置预处理环节中的白平衡、色度空间转换是数码成像过程中的重要环节,sRGB和Adobe RGB是数码相机2种常用的色空间.为进一步研究色空间对HDRI亮度测量方法的影响,在荧光灯照明的实验室,分别利用sRGB和Adobe RGB色空间对色板成像,测量该亮度测量方法中各色板的标定因数,计算各色板标定因数的相对不确定度.实验结果表明:2种不同色空间获得的标定因数不同,且Adobe RGB色空间标定因数相对不确定度的平均值小于sRGB色空间的;色空间改变后,标定因数需要重新进行标定,且优先选用色域较宽的Adobe RGB色空间.     

基于对象Petri网(OPN)的C3I系统仿真建模

首先介绍了OPN的特点和利用OPN建立C3I系统仿真模型的一般步骤,然后用一个简单的实例说明了该方法的使用情况,并总结了该方法在建立C3I系统仿真模型中的优缺点.     

微分对策界栅理论在舰艇作战能力评估中的应用

作战能力是表征战斗舰艇战术技术性能的一项重要指标,如何正确评价舰艇的作战能力一直是军事运筹研究的热点.利用定性微分对策的界栅理论研究了一类作战问题,通过构造捕获区面积和咽喉区域面积,并以此作为动态评估舰艇作战能力的衡量指标.研究结果可为综合评价舰艇作战能力提供一条新途径.     

玻璃钢导流罩新型密封结构设计及其模型试验研究

提出了船舶球鼻首导流罩玻璃钢壳体与船体结构之间的新型连接结构———纤维桩结构和柔性预紧密封螺钉连接结构,即:在钢构架与玻璃钢壳体之间采用纤维桩连接结构,玻璃钢壳体边界与船体搭接板之间采用加橡胶柔性密封的螺钉连接结构。经过导流罩局部模型试验证明,该连接结构能保证导流罩具有足够的强度和水密性,其性能优于现有螺钉连接结构,适合于实船使用。     

航天测试系统大容量数据处理方法研究

在航天测试系统中,经常需要处理大容量数据。讨论了C语言、C++语言、MFC中文件的操作方法。结合Win32 API相关函数,分析了大容量数据文件的读取、解包、分析等处理方法。在VisualC++6.0编程环境下,根据实际需求编写了数据分析处理软件。经过实验验证和实际数据测试,提出的方法可以有效地对大容量数据文件进行分析、处理,且已成功应用于多个航天测试项目,取得了较为理想的分析结果,为相关测试、试验提供了依据。     

复合陶瓷含片状夹杂共晶体的理论断裂强度

应用四相模型法研究含片状夹杂复合共晶体的细观应力场．在基体、界面相和片状夹杂为各向同性的条件下,得到细观应力分布规律,并表现出明显的尺度效应．应用位错塞积理论研究片状夹杂内的位错运动,通过两相界面处位错塞积产生的应力集中确定其在基体内产生的最大张应力,导致基体首先被破坏失效,当基体内最大张应力等于分子理论的断裂强度时,得到共晶体断裂强度的理论表达式．结果表明：含片状夹杂共晶复合陶瓷强度随夹杂厚度增加而减小．     

基于本体的消防应急决策模型

消防信息技术研究的不断深入和本体论在计算机中的应用日益成熟,促进了人工智能系统的发展。以消防应急决策过程为研究背景,尝试将全局数据包络分析引入应急决策中,建立消防应急管理协作模型,分析多个决策结果的相对有效性,协助决策者在较短时间里作出合理的决策。