地面战场多目标声探测识别系统的研究

讨论了声探测识别的原理,介绍了战场多目标声探测识别系统的构成及工作原理,对于系统构成的技术关键及解决途径进行了论述。     

连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪

利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声。     

考虑可信度时导弹最大射程的Bayes评估

首先讨论了一种验前数据和现场试验数据相容性检验的新方法, 考虑验前信息可信度, 研究了导弹最大射程的 Ｂａｙｅｓ 评定和 Ｂａｙｅｓ 估计。最后给出了数据分析的例子。     

复杂系统研制阶段可靠性增长的评估模型

针对复杂系统可靠性增长管理中采取延缓修正的故障修正方式，提出了一种系统阶段可靠性增长的评估模型。在阶段ｋ应用Ｂａｙｅｓ定理，得出系统可靠性的点估计、置信区间估计，并对评估结果进行任务周期修正；通过λｋ的先验分布利用前面１，…，ｋ－１阶段试验的信息，在相邻的两个阶段，引入增长因子０＜ηｋ＜１以表现可靠性的增长。最后给出一个应用实例。     

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。     

超空泡航行体深度跟踪串级控制策略

针对空泡与航行体之间非线性滑行力导致的超空泡航行体稳定性问题,提出了基于圆判据理论和Nelder-Mead算法的超空泡航行体深度跟踪串级控制方法。介绍了超空泡航行体数学模型以及圆判据定理基础知识。结合模型特性推导了超空泡航行体串级误差状态方程,利用圆判据定理研究了内环绝对稳定性。通过Nelder-Mead算法对内环反馈参数进一步优化。仿真分析结果表明：所提控制方法便于反馈参数整定,可以充分利用超空泡航行体的控制量实现深度跟踪。     

利用开源大数据的社会工作实时评估方法

鉴于目前社会工作评估评价方面的学术研究还较薄弱,存在无针对性指标体系,现有相关评比周期长、成本高等突出问题,探索构建了利用互联网开源大数据的实时定量评估模型,建立了针对性指标体系,提出评分快速计算方法,并设计实现原型软件。针对选定的社会工作进行案例实证,通过采集某省14个市州的互联网真实数据来评估其工作力度,结果与多位受访者的主观感受及相关官方评估基本相符,验证了所提模型的有效性和合理性。     

小子样条件下导弹靶场试验综合评定方法

针对导弹靶场试验中的小子样问题,分析了自助法和随机加权法,并对自助法中再生子样较为集中的不足进行了改进。通过仿真比较得出,改进后的自助法具有更好的评定特性。     

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。     

基于仿真的潜艇装备作战能力ANP幂指数评估方法

针对潜艇装备作战能力幂指数评估模型中评估指标之间存在相互依赖或影响关系,以及评估过程主观性较强的情况,建立了基于仿真的潜艇装备作战能力ANP幂指数评估流程;以潜艇反舰作战能力评估为例,给出了网络化评估指标体系设计与优化方法;基于专家和仿真数据的ANP超矩阵构建方法以及基于指标权重的幂指数评估模型构建方法,建立了基于仿真...