基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测

确定合理的军事物流设施规模对于成功实施军事后勤保障十分重要。提出了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测模型的建模方法,该方法旨在确定军事物流设施规模与其影响因素之间的非线性关系;采用算例说明了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测的具体做法,对军事物流设施规模的确定具有指导意义。     

基于灰色局势决策的通用维修资源整合方法

维修资源是装备保障系统的重要组成部分,针对部队装备维修资源品种越来越多、保障负担越来越重的问题,分析了通用维修资源的优点,提出了一种基于灰色局势决策理论的通用维修资源整合方法,并给出了具体实施步骤,主要包括构建决策目标体系、制定决策流程、计算综合测度和选择决策等,最后还进行了详细的案例研究.为维修资源的有效整合提供了决策依据和科学方法,对于减少维修资源种类、提高装备保障效率具有一定的指导作用和应用价值.     

基于区间灰关联的雷达辐射源识别新方法

在现代密集信号环境中,接收机测得的和辐射源数据库中的雷达特征参数具有不确定性,一般用区间值表示.针对区间类型的特征参数的雷达辐射源识别,提出了一种新的基于区间灰关联度的雷达辐射源融合识别方法.该方法首先运用区间灰关联度得到基本概率赋值,然后运用证据组合与决策实现目标识别.仿真结果表明,这种识别方法是有效的.     

基于支持向量机和遗传算法的末敏弹系统效能参数优化设计

末敏弹是一种先进的新型弹药,由于其结构复杂,影响因素多,所以对其进行全面的系统优化设计比较困难。文中探讨了基于支持向量机的末敏弹命中概率预报模型的建模方法,并采用遗传算法对系统效能参数进行了优化,获得了影响系统效能的几个主要因素的合理搭配,为末敏弹的系统效能研究提供了依据。     

风险偏好的区间值灰色模糊综合评判及其应用

由于被评判对象有时会带有某些不确定性以及信息量的多少及充分程度不同,使得这些对象在某些评判指标上属于某个评语的程度-隶属度及其对应的灰度不再是一个确定的数,常常是一个范围,针对此特点,尝试用区间值来表示灰度.引入一种反映风险偏好的风险指标,以此对评判结果灰度进行处理,定义了信息充分程度转化公式,利用其将评判结果转化为区间值集合,在此基础上建立了风险偏好的区间值灰色模糊综合评判的数学模型,并给出了它在方案优选中的应用.实例结果表明,这种方法是合理的、可行的、有效的.     

基于SF-REM的齿轮箱剩余寿命预测方法研究

剩余寿命预测是视情维修决策的重点和难点.针对工程实践中历史数据少、模型参数估计精度低的问题,建立一种基于随机滤波(SF)的齿轮箱剩余寿命预测模型.该方法采用递归期望最大化(REM)算法对模型参数进行递归更新,推导极大似然估计方法的参数递归更新过程,最后经实例验证模型的有效性和实用性.     

地空导弹发控系统寿命预测的组合模型

将灰色系统理论和BP神经网络有效地结合起来,建立了灰色BP神经网络的组合预测模型,并采用遗传算法对该模型进行优化。为了验证优化后模型的有效性,采用灰色BP神经网络的预测结果进行对比分析。实际数据的预测结果表明,优化之后的模型比单独采用灰色BP神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对发控系统剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度。     

多处理器实时操作系统预计与评估算法研究

预计与评估算法为反导指控系统任务调度提供基础参考信息,是执行调度策略的先决条件。对基于多处理器的反导指控实时操作系统预计与评估算法进行了研究。首先介绍了这2个算法的典型应用环境;然后具体介绍了2个算法的实现;最后通过示例对算法的使用进行了进一步的说明。     

几种野值剔除准则在目标预测中的应用研究

观测数据中的野值会影响目标预测的精度。分析比较了几种常用的野值剔除准则,包括最常用的3σ准则、奈尔准则、格拉布斯准则和狄克逊准则,将其应用到目标预测的数据预处理中,并比较了各种方法的野值剔除能力和对目标预测精度的影响。仿真结果表明:野值剔除准则的引入可有效减少数据中野值的数量,提高目标预测的精度。其中,格拉布斯准则的实用效果尤为明显,且误剔除率也得到了较好的控制。     

战场环境中多无人机任务分配的快速航路预估算法

战场环境中多无人机任务分配的航路预估是一个具有多路径和实时性双重要求的路径规划问题。采用概率路标图方法对多无人机多任务的航路预估问题开展研究,将航路预估分为离线学习和在线查询两个阶段。通过将战场中威胁的影响转化为各路标间航段的风险代价,提出了基于代价变换的概率路标图方法,当战场态势发生变化时,在不需重构路标图的条件下可以通过局部航段风险代价的调整快速规划出新的预估航路。根据规划条件采取不同的采样策略,可以在规划时间和航路质量之间实现协调以满足不同的战术要求。仿真结果表明该方法是一种快速有效的航路预估方法。