RBF神经网络的C~4ISR系统效能评估

针对当前效能评估方法存在人为因素干扰的问题,并考虑到RBF网络具有收敛速度快,无局部极小优点等优点,建立了基于RBF网络的C4ISR系统效能评估模型。模型采用K-均值聚类算法确定隐层节点数据中心和扩展常数;用最小二乘法进行输出层权值的修正;为防止病态,用目标总函数动态地确定隐节点的个数。最后,将得到的结果和BP网络输出对比,证明RBF网络评估结果误差更小。     

一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法

针对传统的无线传感器网络数据收集协议大多受制于发生在基站周围的热点问题,提出了一种使用移动基站的数据收集方法.将数据收集问题转化为支配集构造和旅行商问题,并提出了一种分布式的支配集构建算法,结合旅行商问题的近似算法生成基站的移动路线.仿真结果表明,所提出的方法减少了通信消耗,且能使负载均衡地分布.     

复杂网络社团发现算法研究新进展

社团结构是复杂网络普遍存在的拓扑特性之一,发现复杂网络中的社团结构是复杂网络研究的基础性问题.针对非重叠社团发现和重叠社团发现两类问题,全面综述了当前复杂网络社团发现算法研究的新进展,分析了每类社团发现算法的特点,指出该领域值得进一步探索的研究方向.     

粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法

提出了一种基于粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法。该方法运用粗糙集理论进行知识规则的提取,用提取的规则对航空电子系统输出数据进行分类,再用神经网络对每一类进行辨识,最后用粗糙集分类结果与各个神经网络输出进行综合得到系统一步预测结果,将该预测结果与航空电子系统实际输出进行阀值比较,进而进行故障诊断。实际应用表明该方法可行并能够有效地检测系统故障,故障诊断率高。     

潜射弹道导弹出水姿态分析

分析了潜艇深度、纵倾角、横倾角、海面风速、海面波长、平均波高等因素对潜射导弹的偏航角、俯仰角、滚动角、偏航角速度、俯仰角速度、滚动角速度的影响。由于实验数据比较分散,不适合神经网络的训练,所以首先对实验数据模糊化,并用以对神经网络的训练。用训练好的神经网络分析了潜艇单因素变化的导弹出水姿态。     

高科技武器装备发展推动作战理念的创新

结合美国在近几年的几次局部战争中所使用的高科技的信息化武器装备、远程作战武器和精确打击武器等武器装备,研究分析了高科技武器装备的发展动态,促进产生了一些新的作战理念(战术战法、作战理论),如网络中心战、夺取制信息权、非对称作战和非线性作战,而新的作战理念又推动了高科技武器装备的完善和进一步发展。同时还分析了高科技武器装备目前尚存在的一些不足。     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

一种评价导弹研制方案的新方法

对新型导弹武器系统的各种研制方案作出迅速、合理的评价是武器系统方案论证中非常重要的一项工作。过去常用的评价方法存在评价速度慢、评价结果客观性不强等缺点 ,利用神经网络的模式识别功能 ,建立了用于评价研制方案的神经网络模型 ,该模型充分利用过去已定型的导弹研制信息 ,减少了评价过程中的主观性。通过实例计算 ,证明该方法是可行的     

信息战建模的分析与探讨

通过对信息战建模的分析与总结 ,指出了一个完善的信息战建模方法应具备的基本功能 ;给出了这种建模方法的结构流图 ,并分析了结构流图的构成。该方法建立的信息战模型 ,能有效地识别信息战的效果 ,对信息战的理论发展和具体实施都有较重要的指导作用。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。