武器装备体系能力矩阵评估方法

针对武器装备体系能力难以客观、定量评估的问题,引入复杂网络理论,提出了基于矩阵运算的武器装备体系能力评估方法。分析了武器装备体系能力的概念,建立了武器装备体系的复杂层次网络模型,描述了装备网络的组成、运行过程,定义了装备网络的矩阵描述方法和矩阵运算规则,提出了装备网络作战能力描述参数,给出了装备网络能力的矩阵计算方法,进行了影响因素分析,最后通过实例验证了方法可行性、有效性和灵活性。     

基于VR与PNN相结合的机电液控制系统故障诊断方法

针对大型复杂机电液控制系统故障诊断中存在的数学模型获取困难、历史故障数据匮乏问题,提出了一种将虚拟样机与概率神经网络相结合的故障诊断混合方法。建立系统的虚拟样机,并对其可信性进行校核与验证。在此基础上进行大量随机性故障植入与仿真实验,获取故障仿真数据。经过特征提取与概率神经网络模式识别训练,形成用于诊断的知识库,从而实现故障诊断。以操舵系统作为研究案例,得到了较高的故障检测和隔离精度与较低的虚警及漏警率,验证了该方法的可行性,为大型复杂机电液控制系统故障诊断提供新的思路。     

防空群对多批次小间隔目标射击效能评估

基于排队网络理论的适用性分析以及基本假设与适当简化,将防空群对多批次、小间隔目标射击问题转化、抽象为排队网络对顾客流的服务问题,建立了防空群对多批次、小间隔目标射击效能评估的"分布式协同排队网络"模型。在特定作战实例和假设条件下,应用所建模型,计算得出了典型火力配属方案下防空群对多批次、小间隔目标射击效能的量化结果,实现了防空群对多批次、小间隔目标的射击效能的定量化评估,验证了所建模型的可行性与有效性。     

基于优先权的分布式网络设备智能轮询策略研究

针对大型网络其地域分布广,监测对象较多,监测周期过长,实时性较差且管理流量负载较大等问题,提出一种分布式网络设备智能轮询策略。在域内,针对轮询周期调整问题,通过构造体现管理者意志的评判矩阵和求解反映数据特征的DFT(离散傅立叶变换)确定轮询优先级和轮询周期取值范围,提出了基于变化率的轮询周期调整算法;在域间,通过触发和查询实现对特殊事件的采集。最后进行了仿真,表明该策略能够在减轻网络负载的同时,准确刻画网络的状态。     

基于复杂网络理论的岸防作战体系骨干网络研究

随着信息技术在战争中的大量应用,现代战争越来越呈现出网络化和体系对抗性,研究其拓扑特性已十分必要。基于复杂网络理论,首先建立了岸防作战体系网络模型,然后提出一种基于贪心思想的骨干网挖掘算法,最后对模型的骨干网络进行了研究。结果表明该方法能够快速、准确地挖掘出岸防作战体系的网络骨干,并能为军事对抗体系的复杂网络应用研究提供借鉴和参考。     

新颖的冗余节点无线传感网能量感知分簇算法

针对一类具有冗余节点的无线传感网,提出了一种新颖的能量感知的动态分簇算法NEAC。它基于动态分簇路由机制,根据节点分布密集程度簇内分布一定数量的休眠节点,在数据传输阶段,这些休眠节点不感知和发送数据,当簇首节点的能量消耗达到一定阈值后需要重新轮换簇首,它们被唤醒并根据休眠节点和簇首轮换机制实现快速簇首和休眠节点选举以平衡节点间的能耗。仿真结果表明,与典型的分簇协议相比,NEAC能够更好地平衡节点的能耗,获得更长的网络生存期。     

无线传感网和神经网络的民用火药贮存在线监测系统

针对目前绝大多数火药仓库的温度、湿度控制由于采用人工操作导致对温湿度不能实时精确监控从而导致火药失效的问题,设计了一种基于无线传感网和神经网络的火药贮存在线监测系统。该系统将无线传感网络终端节点实时收集到环境温度和水分信息传给神经网络控制器,根据神经网络控制模型实时调节火药贮存温湿度控制设备的各个参数,实现对火药贮存环境温湿度的自动化和实时精确控制,提高火药贮存的可靠性和经济效益。     

目标网络分层描述与自修复机制研究?

针对目标网络分层建模与自修复机制问题展开研究。首先建立了分层次的作战目标网络模型,在此基础上提出六种维度的指标以评价作战目标网络在攻击前后能力的变化情况;其次,从预警网络层、火力网络层、指控网络层分析探索作战目标体系在遭受攻击后的最优自修复策略;最后,通过模拟攻击实验仿真分析上述自修复机制的可行性。实验结果表明该目标网络的自修复机制相比传统方法,能够更好地发挥剩余节点的作战效能。     

滚动球变换支持下的TIN-DDM地形特征线自动提取方法

针对传统规则格网数字高程模型地形特征线提取方法中存在阈值难以定量调控、连接方式无法自适应调整以及地形特征线类型不完整的问题,将滚动球变换模型应用于不规则三角网数字水深模型(triangulated irregular network digital depth model,TIN-DDM)地形特征线的自动提取,在构建临界滚动球半径关联的地形特征点定量识别判定准则基础上,引入地形形态边界点概念,采用逆向工程的建模思路,建立了以剖分单元为基础的地形特征线自动提取模型,结合地形类型判定准则的多尺度表达特性及顾及水深数值的地形特征优化模型,提出了可多尺度表达且类型完整的地形特征线自动提取方法。试验结果表明:相比于经典地表流水模拟方法,该方法可实现完整、连续且细分的TIN-DDM地形特征线自动提取及多尺度表达,且提取的地形特征线具有更高的地形重构精度。     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。