基于人员素质差距的装备保障训练需求分析过程研究

针对目前新型装备缺乏系统规范的保障训练需求分析方法的问题,借鉴国内外训练和培训需求分析的理论和方法,基于人员素质差距,建立了我军装备保障训练需求分析过程模型,并结合案例对过程的实现步骤进行了说明,增强了训练需求的针对性和合理性。     

基于MDA的HLA仿真技术框架设计

近年来MDA在分布式仿真特别是在HLA仿真技术中的应用情况缺乏对MDA与HLA结合的仿真技术整体性的认识,不利于仿真系统开发的宏观指导.基于MDA的HLA仿真技术框架的提出就是从系统的角度研究基于MDA的仿真系统开发过程.该框架从模型通用性的静态角度和建模仿真过程的动态角度出发,分为HLA仿真系统主题域的划分和HLA仿真系统开发过程两部分进行了全面的分析,为今后开展基于MDA的HLA仿真研究提供了一种宏观的指导方法.     

装备采办中的讨价还价博弈模型

竞争性谈判是一种重要的武器装备采办方式,军方与承包商之间的谈判是一个重复博弈过程,双方谈判的本质是讨价还价。分析了轮流出价的讨价还价模型,对轮流出价博弈的子博弈精炼均衡进行了论述;在轮流出价模型的基础上建立了同时出价的讨价还价模型,并对2种模型的特点进行了分析;通过案例对2个模型的均衡结果进行了对比。分析结果显示：同时出价的讨价还价模型更能有效解决实际问题,更具有现实意义。     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。     

一种面向Agent的概念化建模方法*

面向Agent的建模方法为基于Agent系统的概念化描述提供了一种新的技术.针对多Agent系统分析与建模问题,扩展并规范了面向Agent概念化建模过程,定义了Agent模型及其扩展模型,并给出了形式化描述.同时,给出面向Agent的分析和设计过程,为其具体建模提供了一种高层指导.最后,与其它现有面向Agent的方法在应用方面进行了类比分析,为该方法的广泛和深入地应用研究打下基础.     

数据挖掘在器材保障决策支持中的应用研究

针对器材保障现状,运用数据挖掘技术,探索器材保障决策支持问题.设计了器材保障决策支持系统中数据挖掘应用的解决方案,该方案包括了项目规划和应用设计,并以器材平时消耗预测为例,运用多元回归模型算,法进行了挖掘实现.数据挖掘为保障决策提供了更加丰富和科学的信息,可以较好地满足器材保障决策支持的需要.     

模糊灰色关联模型在遮弹层防护性能评价中的应用

为对遮弹层防护性能进行综合评价,建立了遮弹层防护性能评价指标体系,采用多对象模糊综合评价和加权多层次灰色关联评价相结合的方法.得到了遮弹层防护性能的二级模糊灰色关联评价模型,并对五种遮弹层的防护性能进行了评估.结果表明,综合考虑直接成本、施工条件、伪装性能等因素,刚玉块石混凝土遮弹层防护性能最佳.该模型为遮弹层防护能力综合评估提供了理论依据.     

射线追踪法应用于传播预测的研究

近年来,随着射线追踪法的发展,利用精确的3维数字地图,使精确的电波传播预测成为现实。但是这种方法有很大的缺陷,文中从现阶段城市3维地图建立现状和控制成本的角度考虑,探索了结合射线追踪技术和传统电波传播预测方法,借助计算机辅助设计分析,实现传播覆盖预测的一种新方法,并尝试实现了一个工程案例,进行了相关分析。     

基于相关参数的自修正飞行数据估计方法

提出了自修正的数据估计方法.用待拟合参数及相关参数组成多阶数据矩阵,利用递归神经网络对数据矩阵中缺失数据进行初次多阶拟合;利用滑动窗口,在历史数据矩阵中进行相似模式搜索,以相似度作为权重系数,对初次拟合结果进行加权修正.分析证明,该算法的最差、最好复杂度分别达到了理论最好结果.从仿真结果可以看出,自修正算法数据拟合结果误差较之单纯神经网络拟合更小,估计精度更高.     

一种BP神经网络算法的改进模型

首先对BP网络的结构和算法进行了分析,针对BP网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等问题,提出了一种改进的BP网络模型,并对该模型算法进行了改进,通过激活函数的选择,网络的初始化,学习率的调整和训练样本数据的处理等方法,可实现加快网络的收敛速度,并且较好的解决局部最优问题.