RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。     

模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估

动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。     

网络化作战C2组织结构的一种分析设计方法

网络化作战条件下,传统的层次型C2组织限制了组织成员之间的信息交互,难以适应复杂多变的作战环境,影响了系统整体作战效能的发挥。通过分解单个组织节点智能体(Agent)的行为过程,结合网络化作战的概念,在引入信息流、指控流因素情况下,研究在网络化作战中C2组织结构网络,并在分析组织网络探测信息/指控命令的传输和处理的基础上,提出了一种C2组织结构设计方法。该方法充分考虑了网络化作战探测信息共享以及指控命令协同,并将网络化作战C2组织的最优设计问题转化为C2组织网络中探测信息和指控命令的最小费用最大流问题。     

一种能量均衡的战场无线传感器网络路由协议算法

针对战场无线传感器网络中节点能量消耗不均衡以及节点剩余能量问题,提出了一种基于能量均衡的战场无线传感器网络LEACH路由协议的改进算法,该算法主要是对传感器网络中的簇群内节点的剩余能量,以及其传输数据的链路长度这两个方面的权重问题进行了改进,使传感器网络的能量消耗趋于平衡,通过MATLAB平台对改进后的EBLRP协议与LEACH协议进行了模拟仿真,结果表明,新的路由协议能够使网络的生命周期延长13%左右,并且使节点的能量消耗情况有所缓解。     

认知无线Mesh网络中资源节约的最小信道冲突值组播路由算法

认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的多目标优化组播路由问题比单目标优化组播问题更加复杂,为了快速求解认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的、以最小化资源消耗与最小化信道冲突值为目标的多目标优化组播路由问题,提出一种基于粒子群优化算法的问题求解框架,包括问题描述、粒子编码与粒子初始化、适应度函数、粒子飞行、粒子变异、粒子消环。粒子由表示节点之间连接关系的带权邻接矩阵表示,重新定义了用于粒子飞行的3种运算规则以及粒子飞行运算和粒子变异运算。仿真结果表明提出的算法能达到预定目标,资源消耗较低且能获得较低的信道冲突值。     

基于复杂网络理论的C2组织结构

从复杂网络理论角度,构造出了C2组织结构的网络拓扑模型,并根据C2组织结构的网络特性提出了一个重要的统计特性——节点的重要度,说明节点与其他节点联系的紧密性和重要性,进而分析了C2组织结构网络中的各个统计参数在C2组织结构网络中所具有的现实意义,并基于某个作战想定构建出C2组织结构网络的动态演化过程,更深层次地分析C2组织结构的合理性和高效性,为优化C2组织结构奠定基础。     

基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法

联合作战条件下,指挥决策人员在海量描述战场态势的数据和信息面前往往会束手无策,无法快速作出正确的决策。贝叶斯网络模型是一种基于概率推理的网络化数学模型,能够通过一些变量的信息来获取其他的概率信息,从而解决不定性和不完整性问题。提出了一种基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法,用空中威胁网络模型找到空中威胁目标各属性之间的潜在关系,并建立空中目标威胁估计算法,最后以一个实例来验证该空中目标威胁估计的计算过程和有效性。     

基于MINE-FNA组合算法的防空体系指标网构建方法?

防空作战体系的武器装备组成结构和对抗信息交互具有网络化特征,其作战效能是通过对抗过程中各组分系统间复杂的网络化交互涌现出来的,因此描述体系作战效能的指标也应由各组分系统效能指标相互关联涌现出来,而传统防空体系指标选取方法无法准确描述防空体系内部复杂的关联关系和揭示体系能力的复杂涌现生成机理。因此将无参数探索最大交互信息算法（ MINE）和网络统计算法（ FNA）组合构建了MINE?FNA组合算法模型,对基于武器装备体系仿真试验床的防空体系仿真的全样本实验数据进行深度挖掘,构建了“底层基础指标→均一化指标→体系级指标”的三层防空体系指标网,为研究防空体系内部复杂关联关系和分析防空体系能力的生成机理提供了有效手段。     

判决元理论及其在武器分配中的应用

介绍了判决元理论的基本内容〔１〕,并将此理论用于解火控领域的武器分配问题（ＷｅａｐｏｎＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＰｒｏｂｌｅｍ,简称ＷＡＰ）,从而提出一种新的分配算法。通过２２个战例的仿真,结果表明,本算法收敛速度快,而且能收敛于理想的稳定状态。因此,在大规模的海战系统和高性能防空系统中,这种算法有着十分广阔的应用前景。     

用于超角分辨的 Hopfield 神经网络方法

Hopfield神经网络用于方位估计可获得高的精度和超分辨力。本文综述有关研究,描述该网络模型及用其于信号处理的一般步骤,用于方位估计的具体形式,讨论提高精度及分辨力的一些措施,指出进一步研究的方向。