基于Bayes小子样二项分布单元可靠性评定的仿真方法

对于小子样二项分布单元可靠度下限评定,经典方法有很大局限性,文中介绍了Bayes方法。并在其基础上提出基于Bayes方法的Monte Carlo仿真方法,示例证明,该方法有很好的应用前途。     

基于规则库的陆军作战指挥活动仿真建模

为了更好地满足联合作战方案实验论证对陆军作战行动的要求,提出了一种基于规则库的陆军作战指挥活动仿真模型构建方法。这种模型将作战行动中的各种指挥行为和行动行为规则化入库,以行为规则调用的方式组织构建,该方法只要对实体（指挥实体、执行实体）和规则库进行组织和维护,就可以构建出能够满足各种作战样式下作战方案实验论证的陆军作战指挥活动仿真模型,避免了依托人工智能、神经网络等理论进行模型构建带来的不确定因素。     

关于战略级推演模拟型作战实验的思考

摘要：在划分作战实验类别的基础上,界定了战略级推演模拟型作战实验的基本概念;从国家战略目标确立、国际局势把握、联合作战指挥人才培养的角度,阐述了战略级推演模拟型作战实验的作用及意义;从以军事战略方针为指导、与军队建设和军事作战协调发展、以作战实验机构为依托、以作战实验技术手段为支撑的角度,分析了战略级推演模拟型作战实验的基本要求;从功能结构、逻辑概念结构、运行模式的角度,进行了战略级推演模拟型作战实验室的初步设计。研究结果可为推动作战实验的创新发展提供理论参考。     

某型头盔瞄准具建模仿真与实现

针对某型头盔瞄准具仿真的工程需求,使用头位跟踪传感器以四元数法测量头盔相对于飞机机体坐标系的角度,变换为欧拉角后通过共享内存传给计算机控制模块;使用光栅、半透半反棱镜等光学组件结合数字控制电路实现头盔瞄准具眼镜显示系统功能;利用计算机控制系统进行逻辑控制和仿真管理,成功实现了对头盔瞄准具的仿真.仿真系统性能达到实装以上水平,完全满足模拟训练需求.     

两栖突击作战系统通过通路生存能力仿真分析

对两栖突击作战系统通过障碍区的行动进行仿真分析,考察通路的数量、通路的宽度、蓝军火力威胁等因素对其生存能力的影响,进而提出提高两栖突击作战系统生存能力的有效措施。     

舰空导弹反导作战拦截次数的建模与仿真

根据舰空导弹拦截方式的不同,在自身拦截和协同拦截两种情况下建立了舰空导弹反导拦截次数的数学模型,并在模型参数取典型值的条件下利用MATLAB进行了仿真.结果表明,水面舰艇在防空布阵时应尽可能垂直于反舰导弹的运动方向展开,这不仅有利于降低反舰导弹末制导雷达的捕获概率,而且也有利于通过增加协同拦截次数来降低反舰导弹的外层突防概率,从而提高己方水面舰艇的生存能力.     

防空导弹制导系统一体化仿真系统框架

介绍了一种采用现代先进仿真技术思想、支持面向对象的建模与仿真、用于防空导弹全弹道飞行动态仿真的一体化仿真系统框架 ,详细说明了它的主要特点、构成及各部分的功能     

多相永磁同步电动机的矢量控制及仿真

建立了多相永磁同步电动机定子静止坐标系以及d、q旋转坐标下的数学模型 ,对多相永磁同步电动机的矢量控制系统进行了一般性分析 .针对表面式永磁电动机提出了一种简单高效的转子磁场定向控制方法 .采用Simulink/PSB对系统进行了动态仿真研究     

The effect of training data set size and the complexity of the separation function on neural network classification capability: The two-group case

Classification among groups is a crucial problem in managerial decision making. Classification techniques are used in: identifying stressed firms, classifying among consumer types, and rating of firms' bonds, etc. Neural networks are recognized as important and emerging methodologies in the area of classification. In this paper, we study the effect of training sample size and the neural network topology on the classification capability of neural networks. We also compare neural network capabilities with those of commonly used statistical methodologies. Experiments were designed and carried out on two-group classification problems to find answers to these questions. The prediction capability of the neural network models are better than traditional statistical models. The learning capability of the neural networks is improving compared to traditional models because the discriminate function is more complex. For real world classification problems, the usage of neural networks is highly recommended, for two reasons: learning capability and flexibility. Learning capability: Neural network classifies better in sterile experiments as performed in this research. Flexibility: Real life data are rarely not contaminated with noise, such as unknown distributions, and missing variables, etc. Neural networks differ from a statistical model that it is not dependent on any assumption concerning the data set distribution. © 1997 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 44: 699–717, 1997     

一种光电瞄准系统的建模仿真方法

基于某型飞机的光电瞄准系统,给出了光电瞄准系统的工作原理,建立了光电瞄准系统接受到的热辐射强度和热辐射检测门限的算法模型.然后根据所建立的模型, 编写软件进行了仿真测试,验证了模型的合理性,形成了一个完整的光电瞄准系统的仿真软件.