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将人工神经网络和基于案例推理技术结合用于车辆故障诊断系统中,构建了ANN与CBR结合模型,阐述了各子系统的基本功能及相互关系,并对关键技术进行了详细解释。实例诊断表明,ANN和CBR方法的结合有效地弥补了它们各自的缺陷,提高了应急条件下车辆的维修保障能力。 相似文献
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提出一种基于分治策略的多星观测分层调度框架,在该框架下,用蚁群优化算法把任务分配至各轨道圈次上,并利用自适应模拟退火算法求解各轨道圈次的调度问题。根据各轨道圈次调度结果的反馈情况,再调整任务分配方案,重复上述过程直到达到算法终止条件。为了提高算法的性能,在设计蚁群算法的启发式信息模型时,应充分考虑卫星调度问题的领域知识;在模拟退火算法中设计两个邻域结构,采用动态选择策略在优化过程中确定最佳邻域搜索结构。仿真实验表明,该方法有效地降低了问题求解的复杂度,尤其在求解大规模多星观测调度问题时表现出优异的性能。 相似文献
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人工后坐条件下各检测参数受驻退机技术状态变化影响较小,为准确评估火炮驻退机的技术状态,需要从检测参数中提取科学有效的指标特征。利用人工后坐在线检测设备中推炮速度可调和高分辨率数据采集卡的优势,将对驻退机磨损比较敏感的液压阻力参数从可测的后坐阻力中分离,基于模板匹配的思路建立了液压阻力模板曲线。对不同技术状态驻退机的液压阻力曲线与模板曲线进行了相关性分析,并对驻退机磨损特征参数进行了有效提取。其结果作为驻退机模式识别中的评估指标,可使驻退机技术状态评估更加精确。 相似文献
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基于蜂群算法的战时毁伤装备维修任务调度研究 总被引:3,自引:0,他引:3
现代战争中,装备的战损率大大提高,装备维修任务十分繁重,如何在最短的时间内将损坏的装备修复好,是装备维修决策的重要内容之一[1]。鉴于蜂群算法在任务调度特别是动态随机任务调度中的优势,将蜂群算法引入装备维修任务调度研究,并进行了仿真实验,通过测试案例的仿真结果表明,蜂群算法对于动态随机任务调度具有很强的优势。最后对蜂群算法中的各参数对于仿真结果的影响进行了分析。 相似文献
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提出了一种具有分层结构的Ad Hoc网络地址自动配置机制.在该机制中,群首节点负责维护全网节点的地址使用情况表,处理网络的分割与合并;新入网节点通过代理节点向群首节点申请地址;使用蚁群算法优化选择代理节点,利用地址表备份机制减少群首节点失效的影响.与MANET Conf协议和ODACP协议的仿真比较结果表明,该方法能够在更短的时间内、使用更少的通信开销为节点分配地址,并且在网络规模增大时,该方法的地址自动配置性能并没有急剧下降,具有更好的可扩展性. 相似文献
59.
基于层次分析法的人为电磁环境复杂程度评估 总被引:4,自引:0,他引:4
针对战场电磁环境复杂多变,定性、定量描述难的特点,运用层次分析法(AHP)探索人为电磁环境复杂程度评估问题。建立了评估人为电磁环境的递阶层次结构,细化了评估指标,明确了评价标准,并通过对组合权重的计算,最终将对人为电磁环境复杂程度的评估转换为13个底层参量的检测数据,4个分值标准和5个评定层次。该方法对评估电磁环境的一般复杂性和特定复杂性具有一定的指导意义,较好地满足了战场电磁环境复杂程度评估的需求。 相似文献
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