基于神经网络的雷达抗干扰效果评估

分析了常用的雷达抗干扰效果评估方法的特点,建立了雷达抗干扰效果评价指标集,对指标数据的采集和处理方法进行了分析,提出了一种基于神经网络的雷达抗干扰效果评估模型,论述了网络结构和样本获取方法,最后通过算例验证了模型的正确性和实用性.     

基于小波网络的非线性系统辨识研究

小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性.     

超启发式传感器选择算法

在传感器管理中,传感器的选择算法计算是目前需求量最大的问题,采用超启发式算法降低传感器选择算法的复杂度计算.依据协方差控制提出的传感器选择目标,从启发式的贪婪算法入手,研究贪婪/均匀和贪婪/次序两种超启发式算法在传感器选择算法中的应用,以提高传感器管理的运算效率,降低其计算复杂度.最后对这两种方法进行了仿真比较.     

链约束下加工时间恶化的Flow Shop排序问题

讨论作业具有线性加工时间,作业间具有链约束的两台处理机流水作业排序问题,目标函数为极小化完工时间。在作业加工时间简单线性恶化下,提出作业的非负开始和停止延迟恶化率,构造了满足约束条件的复合作业。在此基础上,给出作业间具有平行链约束的两台处理机流水作业排序问题的最优多项式算法。     

射频识别系统的多目标识别-反碰撞算法

对多目标识别技术的二进制搜索算法、时隙ALOHA算法进行了剖析,并对ALOHA算法用概率论和数理统计的方法进行了深入的理论分析,得出要根据所设计的射频识别系统的特点合理采用各种算法方可得到良好的效果.该算法的实现对提高高速公路上自动收费系统、人员和物流管理等各领域的工作效率具有一定的指导意义.     

密码算法及其在军事通信中的应用

军事通信的安全保密是国防建设中的重要问题,如何确保重要信息的安全也就成为各方关注的一个重点,采用密码技术对信息加密是最常用、最有效的安全保护手段.在介绍密码学基本概念以及Shannon 保密通信模型的基础上,分析了对称密码算法和公钥密码算法的优点及其在应用中注意的问题,最后对密码算法的发展及其应用的未来做出展望.     

复杂背景下机载雷达目标探测的模型分析

考虑机载雷达目标探测受到复杂环境因素的影响,建立复杂背景条件下机载雷达目标探测的系统模型.利用此模型提出一个机载雷达目标探测的效能指标.在效能仿真的基础上,给出复杂背景条件下诸要素对机载雷达目标探测的定量影响.仿真结果表明了该模型的正确性和有效性.     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。     

卫星任务调度问题的约束规划模型

卫星任务规划与调度是空间资源管理的重要内容之一,其目的在于为卫星系统的任务计划编制提供科学合理的决策手段与依据。卫星任务调度问题的重要特点在于,调度任务存在可见时间窗口约束。只有在可见时间窗口内,调度任务才可能执行并完成。在进行合理假设的基础上,建立卫星任务调度问题的约束规划模型。对基本禁忌搜索算法进行改进,提出了模型求解的变邻域禁忌搜索算法。应用结果表明,约束规划模型的建立与求解是合理的。