基于PMC模型的神经网络

在计算机系统中有许多诊断算法,其中针对PMC模型有0-1规划的诊断算法,这个诊断算法是NP完全的,是在多项式时间内不可解的。然而利用神经网络的高度并行性这个特点,就可以在很短的时间内解出结果。主要分析了系统诊断模型PMC的症候特征,得到其充要条件,提出了新的算法,该算法具有高度的并行性,神经网络的发展为此提供了用模拟电路来实现算法的可能性,并进行了模拟验证。     

浅析汉语应用中的问题及对策

在英语等强势语言的影响下,受到网络语言等非主流语言的冲击,汉语应用中出现了一些问题。分析现阶段汉语应用现状,找出汉语污染源,有利于有的放矢地加强汉语保护工作。     

武警总队应急车辆故障诊断系统研究

将人工神经网络和基于案例推理技术结合用于车辆故障诊断系统中,构建了ANN与CBR结合模型,阐述了各子系统的基本功能及相互关系,并对关键技术进行了详细解释。实例诊断表明,ANN和CBR方法的结合有效地弥补了它们各自的缺陷,提高了应急条件下车辆的维修保障能力。     

关于m×n型流程优化的探讨

网络图的优化,是根据一定的约束条件对网络图进行调整和改进,以达到科学安排工作,合理分配人力、物力、财力等资源,从而提高工作效率的目的。流程优化就是通过改变工作顺序,解决组织计划中出现的窝工现象。m×n型流程优化,是解决有m个单位依次进行n项活动时,如何安排各单位的顺序最优的问题。通过案例的耗时分析,提出了确定单位顺序的方法,希望对解决相似问题提供一定的参考。     

基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法

根据故障检测原理,研究和实现了基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法。根据训练结果、测试结果和故障检测结果可以看出,云-神经网络用于液体火箭发动机的故障检测是可行的,经过历次试车数据验证,该方法没有误报警和漏报警。     

基于复杂网络理论的C2组织网络拓扑结构研究

根据C 2组织结构的特点,基于复杂网络理论和网络中心战思想,将C 2组织中的各作战单元、指控节点等作为节点,它们之间的信息流动作为边,构建C 2组织的网络拓扑结构。经过仿真分析,推出其内部具有无标度性、小世界性等复杂网络特性,这对于进一步将复杂网络理论应用于C 2组织的研究提供了理论依据并具有积极的意义。     

一种基于QFD与ANP的装备作战需求分析方法

针对当前在装备论证过程中缺乏合适的方法和工具将模糊的军事需求科学合理地映射到定量的作战使用性能上去的问题,提出一种基于质量功能部署(QFD)与网络分析法(ANP)的装备作战需求分析方法.该方法能够辅助论证人员深刻理解和合理判断论证中各种因素之间的相互影响关系,通过结构化的装备作战需求分析过程得到能正确反映军事需求的作战使用性能重要度排序.通过实例验证了方法的有效性和实用性.     

基于概率神经网络的设备故障诊断及仿真分析

针对某些难于建立准确数学模型的复杂系统,用神经网络的方法进行故障诊断有其独特的优越性.首先分析了概率神经网络(PNN)的基本结构及其训练算法,建立了某型航空发动机故障分类的概率神经网络模型,通过对该设备故障进行定性诊断,对比分析了概率神经网络与常用的误差反向传播神经网络(BPNN)分类模型对各类故障的分类效果.仿真表明,基于PNN模型的分类方法在分类速度、精度和泛化能力方面均优于基于BPNN的模型,是一种有效的故障分类方法.     

基于传感器网络数据融合的目标定位方法

针对传感器网络测试系统在战场及终点效应中的应用,探讨了基于多种传感器网络的目标定位方法,提出了采用最优加权融合估计算法将各种传感器的定位信息进行融合处理,并将融合结果与各种传感器计算结果进行比较,结果证明了经融合处理可以大大提高定位精度.     

计算机病毒攻击条件下的信息网络效能度量

从网络中心战的内涵入手,分析了其内部逻辑结构,指出信息网络是网络中心战效能得以发挥的关键,将信息网络的效能模型与计算机病毒在网络中的传播模型相结合,建立了计算机病毒攻击条件下的信息网络效能度量模型.在蓝方进行计算机病毒攻击条件下,针对红方采取有效的反病毒措施和不能采取有效反病毒措施,进行了仿真模拟,并分析了对信息网络的效能所产生的影响,得出了有价值的结论.