滚动球变换支持下的TIN-DDM地形特征线自动提取方法

针对传统规则格网数字高程模型地形特征线提取方法中存在阈值难以定量调控、连接方式无法自适应调整以及地形特征线类型不完整的问题,将滚动球变换模型应用于不规则三角网数字水深模型(triangulated irregular network digital depth model,TIN-DDM)地形特征线的自动提取,在构建临界滚动球半径关联的地形特征点定量识别判定准则基础上,引入地形形态边界点概念,采用逆向工程的建模思路,建立了以剖分单元为基础的地形特征线自动提取模型,结合地形类型判定准则的多尺度表达特性及顾及水深数值的地形特征优化模型,提出了可多尺度表达且类型完整的地形特征线自动提取方法。试验结果表明:相比于经典地表流水模拟方法,该方法可实现完整、连续且细分的TIN-DDM地形特征线自动提取及多尺度表达,且提取的地形特征线具有更高的地形重构精度。     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。     

基于贝叶斯网络的反舰导弹身份识别

为了解决反舰导弹身份识别所面临的实时性和信息不确定性问题,提出了采用贝叶斯网络识别反舰导弹的方法。设计了4种贝叶斯网络分类器,分别在导弹仿真数据集和UCI数据集上作了测试,比较了它们各自的分类性能。实验结果表明,朴素贝叶斯网络的分类准确率虽然比其它分类器稍低,但它简单有效,稳健性比其它分类器都好,可用于反舰导弹身份的实时识别。     

综合环网通信协议的研究

本文根据LAN(局域网络)的现状和发展趋势的讨论,指出光纤环网是未来综合业务局网的优选网络,提出了适合于ISRN(综合业务环网)中综合业务交换的帧结构,给出了ISRN中的通信协议的分层描述,提出了实现边界移动的方法,实现了以信令格式和边界可动策略为基础的信令处理软件。     

令牌式计算机局部网的仿真研究

本文介绍了令牌式计算机局部网仿真模型的建立和某些初步的仿真结果,同时对令牌的顺序传递两种方案进行了比较。     

分布式计算机网络数据加密研究

针对C~3I 系统对分布式计算机网络数据加密的特定需求,重点对网络加密方式、密码装置、软件编程设计等核心问题进行了研究。可对数据加密总体设计与软件概要设计提供参考。     

一种优化神经网络映射算法——吸收算法

本文揭示了神经计算的本质──并行分布处理,并以此为基础提出了时间步的概念。分析了映射算法的两个重要概念──负载均衡和通讯开销,并提出了映射分配准则。在神经网络的映射分配中引入图论的有关思想,提出了一种优化的神经网络映射算法──吸收算法。最后给出了重要的试验结果,这些数据表明吸收算法是一种有效的映射算法。     

SIM—LISP:一个通信网络管理专家系统外壳的设计与实现

本文介绍了笔者为开发名为OONMES的网络管理专家系统所实现的一个简单专家系统工具SIM-LISP。SIM-LISP是一个用C/C++语言来实现的模拟LISP语言的可调用函数集,它短小精巧,速度快,可以完成针对网管专家系统的事实或规则知识的表示、匹配、合一和推理等基本操作,并有与知识对象的连接功能,是网管专家系统内核实现的支撑环境。     

共轭梯度反传算法及其在液体火箭发动机系统辨识中的应用

结合非线性优化理论和方法提出了易于实现、收敛速度比较快的多层神经网络共轭梯度反传算法。液体火箭发动机参数辨识技术已得到广泛的应用,由于传统的数学方法必须基于发动机已知模型,使得其参数辨识受到极大的限制。文中基于神经网络共轭梯度反传算法进行液体火箭发动机的系统辨识,结合变推力发动机热试车动态数据,得到了满意的仿真结果。     

在线估计表面粗糙度的神经网络多传感器融合方法

针对机床智能加工对加工状况监测的要求,文中提出一种在线估计表面粗糙的神经网络多传感器融合方法,用该方法可获得表面粗糙度的较好估计。文中论述了该方法的特征提取,维数压缩和归一化等预处理方法,神经网络的构造及训练等内容。仿真表明,该方法是可行和有效的。