层次任务网络的作战计划建模及生成技术

针对以网络为中心的作战计划的特点,提出基于层次任务网络的军事作战计划建模方法.在对层次任务网络形式化描述的基础上,介绍层次任务网络计划求解算法.基于军事作战计划的抽象模型,提出军事和战计划中军事规则、作战使命、作战能力和作战行动过程等要素与层次任务网络的映射关系,并针对登岛战役案例对基于层次任务网络的军事计划建模和求解过程进行说明.     

谈火灾现场勘验照相

火场现场勘验照相是火灾现场勘验工作的重要组成部分,介绍了火灾现场勘验照相的作用,分析了目前火灾现场勘验照相工作中存在的问题和原因,并结合作者多年实际工作经验,对火灾现场勘验照相的程序、内容和注意事项进行了详细阐述,对火灾原因调查工作具有一定的借鉴意义。     

从行为思维到知性思维：草原核心文化的思维图式

从逻辑运思来看,草原核心文化演绎著从行为思维到概念思维再到知性思维的历史图景。也正是在这个思维的自我否定的历史进程中,草原核心文化明证了其“是其所是”、“是其然是”和“是其应是”的内在机理,获得了原初性、革新性和旗帜性的生活表征。     

基于RBF网络的滑模变结构控制在无刷直流电机伺服系统中的应用

无刷直流电动机的参数强耦合、高度非线性特性增加了对其速度控制的难度,针对这一特点,设计了一种神经网络滑模变结构速度控制器。将无刷直流电机速度伺服系统分成名义模型和不确定模型,采用状态反馈方法对名义模型进行控制,以RBF神经网络为滑模动态补偿器对不确定系统进行控制。该方法不仪具有变结构控制的抗参数摄动、抗干扰以及速度快等优点,神经网络控制的加入还有效地减弱了单纯滑模变结构控制所带来的“抖振”现象。Matlab仿真结果表明,该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。     

雷达组网系统仿真试验信息源软件研制

针对目前雷达模拟器不能满足雷达组网系统调试与模拟测试需求的问题,在分析雷达组网系统测试信息源功能需求的基础上,采用纯软件的实现方法,从体系结构、功能模块和信息流3个方面对系统进行了详细的设计,讨论分析了具体技术实现中的几个关键问题,给出了具体的仿真实例。系统测试结果验证了设计的合理性,该设计满足了雷达组网系统测试对目标和雷达控制灵活性等多方面的需求。     

基于BP神经网络的柴油机动态输出扭矩预测建模

比照测试柴油机负荷特性方法对某型废气涡轮增压柴油机进行了全工况热平衡台架试验,并以柴油机各稳定工况点台架试验的转速、加油尺杆位移、排气温度及相应输出扭矩的测试数据为训练、测试样本,通过BP神经网络的反复学习,得到了精度较高且泛化能力较强的柴油机动态输出扭矩预测模型。     

基于神经网络的柴油机技术状态主元信息提取方法

在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。     

信源数动态变化的一种稳健超定盲分离算法

针对大多数现有盲分离算法都假定信源数已知,分析了信源数未知且动态变化时的超定盲分离(接收天线数多于信源数)算法,通过奇异值分解在线估计信源个数,并修正自适应神经网络的维数。文章在经典Cichocki-Unbenauen算法中加入动量项,设置可变步长,使分离性能得到较大的改进,同时避免训练陷入局部最小。与文献[1]新提出的ANA算法相比,仿真结果证明本文算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

神经网络技术在智能BIT故障诊断系统中的应用

论述了智能BIT的智能设计、智能检测、智能诊断和智能决策,构建了基于神经网络的某高炮装备随动系统的智能BIT故障诊断系统。用Multisim进行电路仿真,提取输出信号的均值、峭度、偏斜度构成三维向量,以它作为特征向量利用神经网络进行模拟电路的故障诊断。通过比较BP神经网络、SOM神经网络和小波神经网络的诊断结果,得知利用均值、峭度和偏斜度作为特征,BP神经网络和SOM神经网络能够有效识别故障状态模式。     

异步雷达组网协同跟踪动态传感器分配算法

针对异步雷达组网下的协同跟踪问题提出了一种基于异步顺序融合的动态传感器分配算法。该算法对异步雷达的量测值按采样时刻顺序滤波,根据滤波协方差和目标期望协方差的接近程度动态选择下一时刻跟踪的最优传感器集合。仿真分析表明该算法和基于伪量测的异步雷达组网协同跟踪传感器分配算法相比具有较少的计算量和较高的目标跟踪精度。