基于灰度关联和神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型

为了科学合理选择装备价格第三方服务机构,研究以灰度关联分析和神经网络方法构建评价模型。研究数据采用问卷调研形式获取,针对样本数据采用灰度关联法分析评价指标与综合评分之间的关联性,发现服务态度和制度建设情况两个评价指标与综合评分关联度达0.74以上,较为重要。采用有效二级指标和综合评分作为输入和输出数据,构建基于神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型。通过实际数据验证分析,发现神经网络模型预测精准的概率为75%,预测满足要求的概率为25%,满足实际应用需求,能够为主管部门遴选机构建言献策。     

基于平均互信息熵的复杂系统可靠性评定方法

可靠性评定是定量评估系统可靠性水平的重要途径,是对其可靠性进行定量控制的必要手段.某些复杂系统由于研制时间和经费的限制,现场试验样本量极其有限,依赖传统的基于大样本的数理统计方法将难以获得客观结论,因此其可靠性评定一直是工程实践中的技术难题.针对复杂系统可靠性评估和寿命预测时现场样本量不足的问题,提出了一种基于多源信息融合的可靠性评定方法.该方法利用平均互信息熵来度量多源验前信息对可靠性评定不确定性减少所起的作用,以此为依据确定多源信息融合权重,并通过融合验前分布进行复杂系统的可靠性评定,从而减少了评定过程中的主观性,增强了评定结论的可信性.最后通过仿真实例验证了方法的有效性.     

基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法

根据故障检测原理,研究和实现了基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法。根据训练结果、测试结果和故障检测结果可以看出,云-神经网络用于液体火箭发动机的故障检测是可行的,经过历次试车数据验证,该方法没有误报警和漏报警。     

用神经网络变易有效焦距的摄像机标定法

针对传统摄像机标定中由于像差等非线性因素的影响造成结果精度和稳定性不高且算法复杂的特点 ,提出了用 4层前向神经网络模型变易摄像机横纵向有效焦距的方法。给出了摄像机标定结果和用标定后的摄像机进行三维立体测量的结果 ,并与传统方法作了对比。结果表明 ,基于神经网络的摄像机标定方法可以获得比传统方法更高的精度和稳定性     

分块模幂算法

RSA是目前最成熟的一种公钥密码体系 ,RSA加解密算法的速度依赖于模幂算法 ,因而快速模幂算法一直是人们感兴趣的课题。该文提出了一种基于分块的模幂算法 ,对算法复杂性进行了讨论 ,并与其他模幂算法作了比较 ,从理论上论证了它具有更快的模幂速度     

采用神经网络技术降低机电设备BIT虚警

机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 的突出问题是虚警率高，重要原因之一是 Ｂ Ｉ Ｔ 系统传感器通路故障。本文选取神经网络技术进行传感器通路故障诊断，剖析某大型船舶动力装置机电设备 Ｂ Ｉ Ｔ 系统中传感器通路的故障机理和类型，得到其故障样本数据，经过神经网络学习训练后对实际系统进行故障诊断和识别，实验结果表明该方法简洁、有效，能够有效地诊断故障并识别出故障类型，具有实用价值。     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。     

联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。     

一种基于QFD与ANP的装备作战需求分析方法

针对当前在装备论证过程中缺乏合适的方法和工具将模糊的军事需求科学合理地映射到定量的作战使用性能上去的问题,提出一种基于质量功能部署(QFD)与网络分析法(ANP)的装备作战需求分析方法.该方法能够辅助论证人员深刻理解和合理判断论证中各种因素之间的相互影响关系,通过结构化的装备作战需求分析过程得到能正确反映军事需求的作战使用性能重要度排序.通过实例验证了方法的有效性和实用性.     

基于星历辅助的导航星座星间链路捕获初始信息求解算法

针对星间链路信号动态范围大、捕获时间要求短之间的矛盾,提出了一种捕获初始信息的求解算法。该算法基于导航星座的星历资源和动态特性,采用迭代的方法对信号传输时延和多普勒频率进行估计。分析指出,该算法实现过程简单,收敛速度快,估计精度高,两次迭代即可实现时延估计精度达到纳秒级,大大降低了捕获实现的难度和复杂度,适合星上资源要求比较严格的场合。分析基于北斗导航星座模型展开,对我国北斗导航星间链路的设计提供了参考。