基于可调光纤F-P滤波器解调的分布式光纤光栅传感系统

提出并实现了一种可满足工程实用要求的波分复用光纤光栅传感网络解决方案,系统通过可调谐光纤F-P滤波器的连续扫描实现波长信号的解调.该传感系统扫描带宽50 nm,单点工作带宽5 nm,对一般应用系统每根单纤可设20-30个点,系统最高扫描频率200 Hz,分辨率5 pm(约5με或0.5℃).     

用二次谐波检测舰船电场的研究

提出一种测量舰船电场的新方法,即用二次谐波方法测量大轴周围磁场,从而确定大轴电流,进而分析由大轴电流带来的舰船电场.理论和实验均表明,该方法结构简单,构思精巧,是检测舰船电场的方法之一.     

电发火系统感应电流测试方法研究

对电发火系统在电磁环境下的感应电流测量采用一种新型的白光干涉型光纤测温仪。通过测量电发火系统中电火工品桥丝在电磁环境下温度的变化,利用桥丝温度和感应电流的关系,测量出桥丝上的感应电流,进而对弹箭系统进行电磁环境效应评估。     

基于BP神经网络的柴油机调速特性和外特性统一建模

对比分析了柴油机调速系统常用的两种建模方法的优缺点,采用BP神经网络方法建立了柴油机调速特性和外特性统一模型,并给出了仿真结果。     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

基于大规模贝叶斯网络的安全性分析算法

贝叶斯网络计算量随着节点数增多呈指数增长,限制了大规模贝叶斯网络在安全性分析中的应用。为此,利用独立性条件分解整个网络,压缩推理时显式表达的项数,给出了计算顶事件发生概率及割集的算法,并分析了算法复杂性。在满足工程需要情况下,将提出算法与基于BDD算法相比,该算法表现出占用内存少、运行速度快的良好性能。     

基于演化网络的体系对抗效能模型

在对Lanchester假设的扩展和网络化基础上,构造了体系对抗战场的图论表示FR,B=红军网络IR∪蓝军网络IB∪交战空间fR,B,利用生成fR,B的随机子网和对参战网络"去点"的方法,提出一种统一表示体系对抗中交战行为与网络行为的模型新范例——体系对抗演化网络模型,模型中网络部队作战效能不但依赖兵力规模和武器性能,而且受网络结构及其战场环境的影响。试验对比了拥有同等作战资源网络体系的作战效能,得到在一个对抗系统中无标度网络对随机网络的胜率高但并非总赢的结论,初步分析了在对抗系统中无标度网有效、鲁棒但脆弱的原因。     

基于贝叶斯网络的态势估计时间推理方法

基于贝叶斯网络的态势估计方法是目前态势估计领域中的主要方法之一,然而,传统的贝叶斯网络不具备时间语义,因此无法解决态势估计中的时间推理问题.基于此,对贝叶斯网络进行改造,研究了时间贝叶斯网络的构建方法.通过一个战场想定,说明了时间贝叶斯网络构建、推理的过程与方法,证明了提出方法的有效性.     

MATLAB神经网络的舰船磁场强度估算

舰船磁场建模常采用的方法有谐波分析、磁体模拟和有限元等方法,但普遍存在通用性不强和计算复杂等缺点.为了方便快捷地对舰船磁场强度进行估算,通过梳理影响舰船磁场强度的主要因素,利用神经网络的方法建立估算模型,网络学习采用MATLAB环境下的改进BP算法,网络训练时间短,从仿真的结果来看,估算模型具有估算精度高、通用性强的特点,补充了舰船磁场建模方法.     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。