小子样条件下可靠性试验信息的融合方法

小子样条件下,不同状态的多源信息融合是可靠性工程领域的一个热门问题。综述了小子样条件下可靠性试验信息的融合方法。在一定的假设条件之下,利用分离可交换量模型对不同环境下的可靠性信息融合方法进行了研究,仿真算例说明这种融合方法充分利用了信息,评估结论更为合理。     

多层弹道导弹防御体系火力分配优化研究

对多层弹道导弹防御体系火力分配问题进行了研究。首先对多层弹道导弹防御体系火力分配问题进行了描述,在此基础上建立了基于最大化资源剩余价值目标函数的多层弹道导弹防御体系火力分配模型,分析了求解该模型的难点,提出了基于文化基因的多层弹道导弹防御体系火力分配问题文化基因求解算法,最后应用实例验证了模型的有效性,并对算法进行了对比分析。试验结果证明,合理制定多层弹道导弹防御体系火力分配方案,对于提升防御效能具有重要意义。     

基于熵权-双基点法的战时野战维修装备编配方案优选研究

为解决战时野战维修装备编配多方案优选困难问题,实现编配方案的合理化选择;首先在分析优选编配方案的数据基础上,构建了多方案优选指标体系;然后利用熵权方法计算了优选指标的权重和标准化数据;最后利用双基点法构建了优选模型,并计算了各方案的优属度,确定了最优编配方案．     

数据分发系统的研究与设计

介绍了数据分发服务的研究和应用现状,分析了数据分发系统的体系结构和特点。详细地介绍了一个数据分发中间件的设计与实现,给出了基于该分发中间件开发应用的基本步骤,并提供一个应用示例。应用示例以及中间件的应用实践都表明：该中间件能为多进程提供消息的发布、订购以及按需分发等功能,基于该分发服务中间件可以方便地开发分布式应用系统。     

Rectangles algorithm for generating normal variates

We propose an algorithm for generating normal random variates that is based on the acceptance–rejection method and uses a piecewise majorizing function. The piecewise function has 2048 equal‐area pieces, 2046 of which are constant, and the two extreme pieces are curves that majorize the tails. The proposed algorithm has not only good performance from correlation induction perspective, but also works well from a speed perspective. It is faster than the inversion method by Odeh and Evans and most other methods. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

对数正态分布的维修时间均值检验方法

针对许多装备维修时间服从或近似服从对数正态分布,从对数方差已知或未知两种角度,在控制单方或双方风险的基础上,提出了维修时间均值的检验方法,并通过实例验证了检验方法的实用性。     

大射程高弹道反舰导弹威胁概率计算方法

在导弹飞行试验中,为了防止导弹在故障情况下威胁航区周围保护目标,试验方案设计时必须进行飞行试验安全分析计算,以确保故障弹对保护目标的威胁概率小于一定的安全标准。对反舰导弹故障模式进行了归纳总结,对各种故障模式下的导弹落点散布进行了分析,针对某一特定理论弹道,进行了故障弹威胁概率密度计算,通过对计算结果分析,说明该方法的可行性和正确性。     

多源信息的验前分布融合方法研究

验前分布的获取和表示是B ayes理论应用中的一个关键问题。针对目前多源验前信息融合中存在的过分依赖专家信息的问题,提出了一种基于第2类极大似然估计原理(M L-II)确定验前分布权重的方法,该方法将现场试验数据看作是由其边缘分布产生的样本,然后根据不同验前分布下现场样本似然性的大小来确定其在验前分布融合中的作用,并以此进一步确定不同验前分布的权重因子。最后通过算例证明了该方法比基于专家信息的融合方法更为合理和有效。     

武器系统研制费投资分布规律的仿真研究

针对大型项目多峰、复杂费用分布的传统仿真建模方法模型选取过于复杂、且难以达到精度要求等不足,提出将一种基于支持向量机的机器学习方法应用于大型复杂武器系统研制费投资分布研究.计算结果表明,这种方法有效弥补了传统建模方法的缺陷,有更好的泛化能力和实用性,因而可以作为研究此类问题的一种新方法.     

Predictability of operational processes over finite horizon

Operational processes are usually studied in terms of stochastic processes. The main information measure used for predictability of stochastic processes is the entropy rate, which is asymptotic conditional entropy, thus not suitable for application over a finite horizon. We use the conditional entropy to study the predictability of stochastic processes over the finite horizon. It is well‐known that the conditional entropies of stationary processes decrease as the processes evolve, implying that, on average, their pasts become more informative about prediction of their future outcomes. Some important operational processes such as martingale, models for maintenance policies, nonhomogeneous Poisson, and mixed Poisson processes are nonstationary. We show that as a nonstationary process evolves, it may provide more information or less information about the future state of the system. We develop results for comparing the predictability of stochastic processes. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011