二维隐马氏模型的一种简化算法及其参数估计

针对现有的二维隐马氏模型算法给出了一种简化算法及参数估计方法。该算法与现有的算法相比非常简单。基于此方法给出了相应的识别方法和参数估计,并且该估计与极大似然估计是等同的。     

Two‐stage component test plans for testing the reliability of a series system

A system reliability is often evaluated by individual tests of components that constitute the system. These component test plans have advantages over complete system based tests in terms of time and cost. In this paper, we consider the series system with n components, where the lifetime of the i‐th component follows exponential distribution with parameter λ_i. Assuming test costs for the components are different, we develop an efficient algorithm to design a two‐stage component test plan that satisfies the usual probability requirements on the system reliability and in addition minimizes the maximum expected cost. For the case of prior information in the form of upper bounds on λ_i's, we use the genetic algorithm to solve the associated optimization problems which are otherwise difficult to solve using mathematical programming techniques. The two‐stage component test plans are cost effective compared to single‐stage plans developed by Rajgopal and Mazumdar. We demonstrate through several numerical examples that our approach has the potential to reduce the overall testing costs significantly. © 2002 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics, 49: 95–116, 2002; DOI 10.1002/nav.1051     

一种从二维照片反求三维CAD模型的稳健方法

研究了从物体二维照片重构其三维CAD模型的算法。通过物体在不同方位的一组照片 ,选取一定数量的配准点 ,该算法能够计算出照相机的运动参数 ,进而得到物体表面的 3D几何信息及CAD模型。算法充分考虑到了CAD建模的可制造性约束 ,具有精确、稳健的特点 ,在逆向工程建模、计算机视觉、机器人领域有应用前景。     

基于遗传神经网络的装备研制作战需求方案评价

针对评价问题的实际情况,利用神经网络良好的自适应性和遗传算法强大的全局搜索能力,采用遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络算法解决装备研制作战需求方案评价问题。通过样本数据训练,提高了评价的准确性和适应性。仿真实验表明,该算法能够较好地克服人为因素和随机性的影响,其稳定性和精确性也有较高。     

改进粒子群算法在导弹火力分配中的应用

粒子群优化算法是一种新兴的优化技术,思想来源于人工生命和演化计算理论.由于该算法简单易实现,可调参数少,目前已得到广泛研究和应用.在建立导弹武器火力分配数学模型的基础上,运用改进粒子群算法对模型进行了最优化求解,实例的计算结果表明该优化算法对于模型的求解具有较好的收敛性.     

遗传算法在目标跟踪中的传感器分配算法

传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法.但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性.研究了基于遗传算法的传感器分配方法,通过构造符合传感器分配这一特殊问题的染色体,从而形成初始种群,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理,通过多次选择最终收敛于问题的一个满意解.仿真显示,在大数据运算的环境中,该算法有更高的可行性和有效性.     

ISDT算法的数据压缩处理及其性能分析

过程数据的实时压缩和趋势提取可以显著提高过程控制系统的整体性能.传统的SDT数据压缩算法不能很好地适应现今过程控制的要求,无法获得满意的压缩结果.针对SDT算法的弊端,提出了一种改进的SDT数据压缩算法,并进行了两种算法的性能对比.对合成数据仿真计算的分析结果表明,基于ISDT算法的过程数据压缩性能有大幅度的提高,更好地满足了现今过程控制中实时数据处理和趋势分析的要求.     

信息化战场环境下态势估计系统及其仿真技术

态势估计是数据融合体系中的一个重要层次.在当前信息化战争的环境下,态势估计技术在战斗中的作用显得尤为重要,目前国内关于态势估计的研究大多数处在概念研究的阶段.分析了态势估计的基本原理,给出了在信息化战场环境中态势估计的处理流程,构建了一个基于专家系统的态势估计系统,并采用HLA技术,利用VR_Force和VC开发了一套空战态势估计仿真系统.     

基于提升五株形小波的图像融合

在提升五株形小波多尺度分解的基础上,给出一种新的像素级图像融合方法.该方法利用提升五株形小波变换对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像.该方法被成功地用于模糊图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于进行监视和侦察之类的视觉感知.     

基于递归神经网络的C3I系统故障预报系统

阐述了C3I系统故障预测系统的设计要求,分析了带有偏差单元的递归神经网络的相关原理,建立了C3I系统故障的神经网络预测模型并提出了相应的训练算法.提出了把神经网络、预测理论和专家系统有机地结合起来建立故障预报系统的初步设想.并以防空C3I系统的典型故障为例,实现了故障的预测.预测结果证明,给出的神经网络预测模型和训练算法是可行的,且具有较高的精度.