排课中合班问题的探讨

基于排课的实际需要,分析了合班对排课的影响,结合遗传算法在排课中的应用,建立了针对班级上课时间分布均匀性以及课程上课时间分布均匀性的适配值函数.在对课程表进行编码后,把合班问题的解决方案应用于排课算法,使用合班信息与课表编码信息的双表操作,从而能在遗传基因中判断出非法个体,并能进行合理化调整.算例结果表明本算法能有效解决排课中的合班问题.     

最优Hamilton圈的一种新算法

提出了一种行之有效的执行算法——换顶算法,对无向图权值矩阵的数据进行有效处理,通过交换顶点来寻找一条较优Hamilton圈。在整个过程中,权值矩阵的上三角数据为有效数据,只需要按一定的顶点交换规则对这部分数据进行调整就可以达到优化Hamilton圈的目的。提出了交换规则的思想,且通过选择适当的规则,先判定可行性再执行交换算法,节省了大量的运算时间,降低了算法的时间复杂性。该算法也适用于Hamilton链的情况。     

基于遗传算法的MIL-STD-188-220c标准最佳转发树的构造

针对MIL-STD-188-220C标准的路由协议多目的地址最佳转发树问题,提出一种基于遗传算法的优化算法,仿真结果表明,该算法具有收敛快,寻路成功率高的优点。     

基于矩阵运算的光学零件磁流变加工的驻留时间算法

提出了一种光学零件磁流变加工的驻留时间计算方法.该算法以矩阵运算为基础,首先确定工件上各个控制节点的高度余量,并将磁流变抛光模对各控制节点的材料去除能力体现到去除矩阵中,然后利用非负最小二乘法求解驻留时间向量.采用该算法在自行研制的磁流变抛光机床上进行抛光实验,经过2次迭代加工后,有效口径为145mm的球面镜P-V值达到40.5nm(约为λ/15),RMS值达到5nm(约为λ/125),表面粗糙度Ra值达到0.57nm.     

基于神经网络信息融合技术的卫星定姿算法

姿态确定系统是卫星姿态控制系统中的重要组成部分,卫星姿态确定的精度直接影响卫星控制精度.为得到高姿态精度,针对由惯性测量单元(Inertial Measurement Unit),红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统,分别采用BP网络算法和径向基(RBF)网络算法对不同的姿态敏感器的输出数据进行融合,并用STK(Satellite Tool Kit)数据进行了仿真.仿真分析结果表明这两种学习算法均可以提高卫星定姿精度,相对而言,RBF网络无论是精度上还是收敛速度上均优于BP网络.     

定位导航系统对通信能力的需求分析

分析了定位导航信息的几种分发模式,以旅级规模的战术互联网为背景,研究了定位导航信息分发模型,对几种分发模式下不同类型节点的信息流量进行了定量的分析,最后给出了几点结论和需要进一步研究的问题.     

关联规则挖掘在发动机故障分析中的应用

大部分关联规则挖掘算法仅以出现频率作为阈值来产生关联规则,然而在发动机故障数据分析领域,很多关键故障的出现机率较低,采用传统的挖掘算法无法适应航空发动机故障分析的需要.提出一种新算法,称为权重式多重支持度关联规则挖掘算法,此算法可针对不同重要度的故障定出不同的支持度阈值,由此产生的关联规则,可以解决高重要度但出现较少的故障不易被挖掘的问题.     

防空信息防御作战系统安全分析与效能评估

介绍了防空信息防御系统安全分析方法与流程.分析了防空信息防御作战的效能评估指标,由于诸指标主观性很强,普通的方法难以取得好的效果,而神经网络以其良好的非线性处理能力,为解决此问题提供了一个好的方法.对应用代数算法神经网络解决防空信息防御作战效能评估的方法问题进行了探讨.给出了代数算法及评估模型.并通过实例证明了方法的可行性,最后与一般的BP神经网络方法进行了对比,体现了该方法的先进性.     

改进的联合Kalman滤波及其在组合导航中的应用

以组合导航为应用背景,对联合Kalman滤波进行了改进,每循环Ⅳ次,就用主滤波器的估计值来修正子滤波器的值,以改善滤波器的性能,提高组合导航系统精度,并且大大减小收敛时间,提高其效率.最后将该方法应用于GPS/INS/LORAN-C组合导航系统中,仿真结果表明该方法是有效的.     

天基预警系统资源调度方法

对面向导弹预警任务的天基预警系统中的低轨卫星资源调度问题进行了研究.对预警任务的特性进行分析,提出了一种预警任务规划与分解方法以减少任务对资源占用时间的需求;在此基础上建立了该问题的约束满足CSP调度模型;针对该模型变量多、解空间规模庞大的特点以及对求解算法时效性的要求,设计了一种基于局部解空间跳出机制的改进型遗传算法MGA.仿真表明该模型与算法在给定时间内能够得到满意的调度方案.