基于数据挖掘的网络化教学研究

基于传统网络化教学系统存在的问题,应用数据挖掘的相关技术,对以往在网络化教学系统中不能对学生练习结果进行科学、客观分析的实际问题给出了初步解决方案。基于数据挖掘技术的网络化教学系统,其目的就是在一定程度上提高教师的教学效率。．     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

虚拟维修训练中故障建模与仿真

在分析维修训练需求、仿真方法的基础上,建立由故障现象、维修对象、故障传播有向图组成的故障模型,并研究了虚拟环境中检测特征数据的建立、故障现象的模拟及仿真运行流程,利用Virtools实现了典型故障的建模与仿真,较好地完成了故障现象和数据的实时生成,为维修人员提供了良好的观察与检测故障的虚拟维修环境。     

基于神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法将传感器输出看做时间序列,通过加噪声生成抖动数据,建立多组神经网络,以获得神经网络集成预测器输出。通过将预测器输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现传感器故障在线诊断。应用结果表明该方法可以提高神经网络的运算精度,从而快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型以及故障发生的时间。     

基于制导武器的分布式半实物仿真系统研究

应导弹动态性能指标检验的迫切需求,开发了基于制导武器的分布式半实物仿真系统。充分利用仿真模型构建一体化思想,将整个半实物仿真系统按其功能划分成若干个网络节点,采用弹道仿真工作站集中式分布的星形结构进行分布式系统仿真。仿真软件借鉴Windows操作系统消息、事件驱动方式,采用客户/服务器运行机制,基于VC＋＋软件开发工具实现了半实物仿真系统中的数据采集、视景驱动的多线程开发,修正了视线角误差,从而确保了导弹动态性能检测精度;实现了导弹攻击过程可视化仿真,较准确地再现了制导武器在不同干扰条件下的攻击过程。     

步进加速退化试验及其在电子产品可靠性评估中的应用

为快速评估具有高可靠、长寿命特点的电子产品的可靠性,提出了使用步进加速退化试验技术的方法。文中首先给出了步进加速退化的试验方法及基本假设,然后给出了步进退化数据向恒加退化数据的折算方法,在此基础上提出了基于伪失效寿命的步进加速退化可靠性评估算法,最后利用试验数据对该方法进行了验证。该方法与恒加退化试验相比,在保持样本量不变的基础上,可以极大地缩短试验时间,因此,具有更高的效费比。     

对数据后处理雷达的多参数协同相关干扰

基于DRFM转发或者重复转发的干扰信号,虽然在功率上能达到干扰要求,但是产生的虚假目标与真实目标缺乏相关性,数据后处理雷达能根据该特性实现对欺骗干扰信号的检测和抑制。针对数据后处理雷达在抑制非相关干扰信号的优越表现,根据不同特征域干扰信号的相关性要求,提出了在幅度域上具有起伏特性,时频域协同一致,方位上具有相关性的干扰信号模型,以保证对数据后处理雷达干扰的有效性。最后在与非相关干扰信号比较中,验证了该干扰方式的有效性。     

基于ADC模型的数据链系统作战效能评估

从数据链系统的信息支持能力出发,结合指标体系的选取和确立原则,建立了数据链系统作战效能指标体系。提出并建立了数据链系统作战效能评估的ADC模型,针对模型中能力矩阵C计算繁杂的问题,考虑到某些指标在分析过程中定量化的需要,综合运用幂指数法和层次分析法对能力矩阵C子模型及体系指标进行定量化分析和计算。对于运用幂指数法中涉及各指标的加权系数采用层次分析法来确定,进一步分析了层次分析法的原理及步骤。最后给出实例,结果表明该模型具有一定的合理性且计算简单、易于理解、结论可靠等优点。     

基于配置管理的软件维护性评估

对软件质量进行定量化管理是软件工程领域的趋势,也是软件质量保证的重要手段。针对软件维护性定量评估难、数据获取难的问题,分析了软件维护性受配置管理关键要素的影响,提出利用配置管理数据对软件维护性间接评估的方法。结合软件工程开发实际,建立了配置管理数据收集过程,利用维护时间作为参数,统计5类功能点维护时间对软件维护性进行度量,实现了软件维护性的定量评估,并利用实际项目对方法的可行性和有效性进行了验证。     

基于SVR的火控系统解算诸元数据拟合方法

火控系统动态精度测试,需要以对火控系统实际输出射击诸元数据的有效数据拟合为前提。采用SVR方法,可将非线性的复杂函数转化为高维特征空间的线性拟合问题。利用ε不敏感损失函数,描述了采用SVR对火控系统解算诸元的拟合方法,并通过与多项式拟合与神经网络拟合方法相比较,表明了SVR方法的有效性。