基于DIFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

动态决策问题是现实中的一类常见问题。在提出动态直觉模糊混合平均(D IFHA)算子的基础之上,提供一种动态直觉模糊多属性群决策方法。该方法能同时考虑决策过程的阶段性和属性值位置对决策结果的影响,并较好地处理决策过程中的定性指标。分析和算例证实该方法的可行性和实用性。     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.     

基于ANN模式识别的某型导弹测试车配电系统故障诊断

人工神经网络诊断特点与基于模式识别的诊断特点非常相似。将ANN模式识别技术应用于某型导弹测试车配电系统故障诊断。根据测试车配电系统的故障特点,设计ANN为4层BP网络,具有9个输入、10个输出,两个隐含层神经元数目分别为9和6。测试结果表明该方法能有效诊断测试车配电系统故障。     

基于图元识别的OCR文本图像倾斜矫正快速算法

提出了一种基于文本图元识别以跟踪字符中心线的高精度矫正OCR图像倾斜的快速算法,该算法思想虽然简单,却具有高效和高精度的特点,同时还具有高可靠性和良好的抗噪特征.实验表明,该方法完全满足实时应用的需要.     

基于粗集理论证据加权的电子目标识别法

在对电子目标进行识别时,往往采取多传感器融合的D2S证据理论进行处理,但是由于传统的D2S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没有区分,基于此将粗集理论属性重要度概念应用到各传感器的重要性上,从而实现加权融合的证据理论。仿真实验及其结果表明该方法对电子目标识别是有效的,尤其在传感器受到干扰时,具有较强的现实意义。     

某供弹机构现存问题动力学分析及参数优化探讨

介绍了环形杠杆供弹机构的工作原理及其在实际使用中常见的问题,建立了机构的动力学模型,对模型进行动态求解,模拟了机构的工作过程。借助求解结果,针对问题产生的原因进行了动力学分析,在理论上找到了问题产生的根源。在此基础上建立了机构的最优化数学模型,给出了优化方案,最后对优化方案和现有结构进行了比较。     

基于变结构方法的空空导弹鲁棒逆控制律设计

为克服动态逆控制严重依赖被控对象精确数学模型且鲁棒性较差的缺点,将动态逆与变结构方法相结合采用双环结构设计了空空导弹鲁棒动态逆控制律.将导弹飞行状态划分成快慢2个回路,慢回路(外环)采用变结构控制,并设计扩张状态观测器,对外环中的不确定性进行估计;快回路(内环)采用动态逆控制.仿真结果表明,所设计的控制律具有较好的动态特性和鲁棒性能.     

测试投稿，大家不要管哈~

采用非定常双时间步长方法、刚性旋转动网格技术,结合空间隐式格式数值分析了高超声速钝锥体定常与非定常流场特征,并运用最小二乘法辨识出钝锥体的俯仰阻尼导数。通过与相应的实验数据、工程估算值进行比较,分析并验证了壁面网格雷诺数、钝头比、攻角与质心位置对钝锥体俯仰阻尼导数的影响。同时采用五种差分格式,其中包含五阶精度WENO与高精度WNND格式,对钝锥体俯仰阻尼导数进行了计算,结果表明不同无粘差分格式对俯仰静导数影响较小,但不同格式之间俯仰动导数结果存在差异,分析认为差分格式之间不同的粘性分辨率应是差异的主要来源。     

一种基于动态循环筛选模型的指标体系建立方法

针对评估中指标体系构建问题,提出一种层次网指标体系模型,对其中底层指标集的确立问题提出一种基于动态循环筛选模型的指标集选取方法,该方法在每一轮的循环过程中,通过评价专家专业度对专家集进行了优化,通过数据信息熵评价数据有效度系数,进而得到指标的重要度。指标集的双重优化确保了专家集的专业性和指标集的合理性,实际算例分析证明了此方法的可行性和有效性。     

基于RCS序列的助推段弹道导弹识别

在弹道导弹的助推段,通过低分辨率雷达得到RCS序列作为识别的重要信息。由于运动特性和电磁散射特性的差异,弹道导弹在助推段的RCS序列与其他目标相比具有可识别性,但需要对其RCS序列进行处理。基于目标识别技术,详细阐述能从RCS序列中提取出的特征参数,并通过直方图、N点截图等方法给出了直观的反映。最后,将弹道导弹助推段特征与飞机、燃料舱等典型目标进行对比,得到可以作为识别参量的特征参数,并通过类内类间距离验证了有效性。