基于BP人工神经网络的GPS/SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS/SINS组合导航算法,需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理,要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声,且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络无需对所求解的问题建模,能够很好地逼近系统非线性特性,获得较高精度的导航定位信息;还具有计算过程稳定,不涉及矩阵求逆,不需要迭代逼近,以及容易实现并行处理等优点。设计适用于GPS/SINS组合导航系统的BP网络模型,并在标准的BP算法基础上,采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后,通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS/SINS组合导航计算的可行性。     

改进型Voronoi图和动态权值A*算法的无人机航迹规划

针对实际作战环境中的不同威胁等级和不同威胁实体的威胁源,提出了改进型的Voronoi图,并建立了基于改进型Voronoi图的航迹规划空间;基于A*算法的估价函数在不同阶段对指标的敏感度不同,在传统的启发式A*搜索算法基础上提出了动态权值A*搜索算法,提高了航迹搜索的效率,实现了航迹搜索过程快速性和准确性的结合。最后通过Matlab仿真计算出由动态权值A*算法得到的最优航迹,并进行了航迹的平滑处理,仿真表明了该方法的可行性。     

极大单调算子零点的逼近问题

设H为实Hilbert空间,C为H的非空闭凸子集,T:C→2H为极大单调算子,假设S(T)={x∈H:0∈Tx}≠Φ。 xk∈H,βk>0,求 xk及ek满足( )　　xk+ek∈ xk+βkT( xk),‖ek‖≤ηk‖xk- xk‖, k≥0,其中,ηk≥0,supk>0ηk<1,βk≥β>0。设PC:H→C为H到C上的最近点投影算子,定义xk+1=PC( xk-ek),k≥0,证明了若T满足(S)型条件,则{xk}k≥0强收敛于T的某个零点。     

一座小型建筑空调动态负荷的ANN预测研究

人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种崭新非线性建模和预测方法,具有良好的非线性品质和极高的拟合精度。在前人研究的基础上,针对一座小型建筑物建立了其空调动态负荷预测的BP模型。为克服常规BP训练算法的缺陷,提出了一种改进的遗传搜索算法,结果证明是一种高效实用的算法。     

A heuristic for the two‐machine no‐wait openshop scheduling problem

In this paper the problem of minimizing makespan in a two‐machine openshop is examined. A heuristic algorithm is proposed, and its worst case performance ratio and complexity are analyzed. The average case performance is evaluated using an empirical study. © 1999 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 46: 129–145, 1999     

合成分队动态武器目标分配协同决策模型

针对合成分队地面作战特点,提出了一种动态武器目标分配的协同决策模型,该模型基于一种自适应决策中心的协同决策体系结构,以战场信息共享为核心,实现动态火力协同优化分配。提出了针对战场应急目标的一种快速火力分配方法,提高火力整体打击效率的火力适度分配优化方法,适应战场态势动态变化的anytime终止控制方法。仿真实例表明,该模型能够满足合成分队火力动态分配的需求,提高动态武器目标分配决策的合理性和科学性。     

基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构

缺陷重构,即从漏磁信号反演出铁磁性材料的缺陷轮廓或几何参数,是漏磁无损评估中的一个重要研究方向。针对缺陷漏磁信号特征及缺陷轮廓特征的复杂性,提出基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构方法。依据磁偶极子模型理论分析提取实测漏磁信号有效信息段,径向基函数神经网络作为前向模型,引力搜索算法作为迭代算法,利用其在高维解空间中避免陷入局部最优的能力,得到最优缺陷轮廓,实现缺陷重构。仿真和实验结果表明,基于引力搜索算法的缺陷重构方法能提高重构精度和效率,具有较高的实用价值。     

基于免疫粒子群文化算法的数字电路故障诊断

为改善粒子群算法摆脱局部极值点的能力,提升种群进化的多样性,将免疫算法中免疫机制引入到粒子群算法中形成免疫粒子群算法;为有效提高故障覆盖率和缩短测试生成时间,将免疫粒子群算法引入文化算法框架中形成免疫粒子群的文化算法。将其应用于数字电路故障模型仿真实验并与其他测试生成算法进行对比,结果表明该算法能够有效提高故障覆盖率,缩短测试生成时间,在大规模电路测试生成与故障诊断中更具优势。     

一种改进的电子情报分析模型

电子情报的分析处理,对提高电子对抗作战效能意义重大。综合运用聚类算法和分类算法构建了一种改进的电子情报分析模型。该模型首先通过基于粗糙集改进的k-means算法完成对记录数据库中雷达信号的聚类分选,选取聚类中心信号表征此类信号;再采用粗糙集提取有效的最优规则并用于聚类中心脉冲识别,从而分选出已知信号和未知信号;未知信号确定其特性后添加到已知威胁雷达数据库。通过仿真,验证了该模型的适用性和有效性。     

视频编码标准H．264运动矢量搜索算法

高清视频的信息量巨大,传输比较困难。 H．264作为视频压缩的主流标准,可以有效去除视频的冗余信息,提高视频的网络传输能力。针对H．264中运动估计算法耗时严重的问题,提出一种新的X型搜索算法。 X型算法由粗到细地进行搜索,先以X型快速搜索确定运动矢量的可能范围,然后在可能范围内进行局部全搜索,最终确定运动矢量。试验结果表明,X型搜索能够在保证视频质量的情况下大幅度缩短编码时间,有效提高运动估计算法的效率,兼顾了速度与精度,为高清视频的实时传输提供了保障。