基于Arena仿真的事故网络风险耦合特性分析

风险传递过程中,耦合是导致风险突变的重要原因。为提供风险耦合控制方法,给出风险耦合的形式化描述,采用风险耦合弹性系数对耦合强度进行计算;基于Arena软件对某型非致命武器设计论证阶段的进度风险和费用风险之间的耦合特性进行仿真分析,分别仿真了单指标、多指标在线性和非线性耦合情形下的系统行为,结果表明:全局性的线性耦合和高强度非线性耦合能显著改变系统行为。相关结果为风险耦合控制策略的制定提供了参考。     

基于PageRank算法的武器装备体系重要节点评估

将武器装备系统抽象为网络节点,利用复杂网络理论研究评估武器装备体系中的重要节点。针对传统PageRank算法在该应用中存在的问题,提出一种修正的PageRank算法。该算法对悬挂节点及有向环状网络节点的重要度评估具备收敛性。仿真实例验证了该修正算法对双目标作战环节点重要度评估的有效性。为了进一步验证所提算法的准确性,引入特征谱理论和移除节点法评估网络的抗毁性。     

基于网络信息体系的临机协同问题研究

研究在联合作战条件下,网络信息体系对联合作战临机协同带来的影响,科学确定基于网络信息体系的临机协同基本程序。提出在组织联合作战临机协同时,必须充分把握好临机协同行动中局部与整体的关系,掌握好联合作战临机协同的发起条件和协同规则,有效提升协同指挥效能。     

分布式网络环境下雷达网的网络性能分析

在分布式网络环境下,对雷达网的性能评估是雷达网对抗论证和战术研究的重要组成部分。从复杂网络理论的角度研究了此系统的组成、特性,提出了它的网络结构及性能层次模型,以全新的角度去解决系统的评估问题。对网络结构模型的信息传输能力进行了仿真试验。仿真结果表明,网络模型能够正确指导系统的结构组建及性能评估。根据网络性能层次模型,应用最优指标法,实现了该系统网络综合性能的量化评估。     

A robust sensor covering and communication problem

We consider the problem of placing sensors across some area of interest. The sensors must be placed so that they cover a fixed set of targets in the region, and should be deployed in a manner that allows sensors to communicate with one another. In particular, there exists a measure of communication effectiveness for each sensor pair, which is determined by a concave function of distance between the sensors. Complicating the sensor location problem are uncertainties related to sensor placement, for example, as caused by drifting due to air or water currents to which the sensors may be subjected. Our problem thus seeks to maximize a metric regarding intrasensor communication effectiveness, subject to the condition that all targets must be covered by some sensor, where sensor drift occurs according to a robust (worst‐case) mechanism. We formulate an approximation approach and develop a cutting‐plane algorithm to solve this problem, comparing the effectiveness of two different classes of inequalities. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 582–594, 2015     

基于遗传BP神经网络的装甲装备器材需求预测

装甲装备器材保障具有规模大、时间紧、消耗大、不确定因素多、决策难度大等特点。准确的需求预测是实施主动的、精细化的器材保障的重要前提条件。利用BP神经网络较强自学习能力和自适应能力对器材需求规律进行学习,并借助遗传算法提高BP神经网络的收敛速度,设计了一种基于遗传算法改进的BP神经网络模型预测方法,对装甲装备器材进行需求预测。通过实例计算表明,该方法比单纯BP神经网络方法具有预测精度高、收敛速度快的优点。     

BP神经网络的弹道导弹态势等级模型

针对弹道导弹的目标特性和作战特点,对主要态势指标进行了提取,构建了基于BP神经网络的态势等级模型,并按照区间对预警等级进行划分。为提高模型的准确性和适应性,通过样本数据对BP网络进行了训练,并进行了仿真得到了态势等级。仿真结果表明:利用BP神经网络对态势等级进行研究是可行的。     

精确保障的理论研究与发展

根据未来信息化战争的新特点,探讨了适应信息化战争保障需求、基于信息网络技术、资源重构技术、柔性保障机制和系统理论的精确保障的内涵,研究归纳出当今美军装备保障的特点、提出精确保障的理论研究应该充分借鉴系统理论、网络中心战理论、敏捷制造理论的先进思想,指出了我军精确保障实现的途径以及应该遵循的原则.     

装甲车辆远程故障诊断技术

基于网络的远程故障诊断是诊断系统的发展趋势,在论述远程故障诊断的基本概念、优势及关键技术的基础上,提出了构造装甲车辆远程故障诊断系统的总体框架结构和工作模式,阐述了系统实施的可行性及在部队应用的重大意义.     

基于进化规划的自适应高斯神经网络

自适应高斯神经网络能够对目标信号的功率谱有效识别特征进行自动提取和分类,但此网络使用BP算法,其误差能量函数是一个不规则的超曲面,容易陷入局部极小值.因此,提出了一种使用进化规则来设计和训练自适应高斯神经网络的新方法.该方法能够自动地确定网络的最优结构和联结权值,同时避免网络的局部优化.实验结果表明,将该方法用于被动声纳目标的分类识别,能够有效地克服局部最小问题,具有更好的识别率.