基于LVQ网络的高校科研能力评估

作为高校核心能力的科研能力,其高低已成为衡量一所高校综合实力的重要指标。如何准确高效的评价高校科研能力成为政府、企业和高校面临的一个十分重要的问题。影响高校科研能力的因素众多,本文选取11个典型指标,建立了基于LVQ的高校科研能力评估模型及算法。首先,介绍了LVQ网络;其次,建立了一种新的基于LVQ的高校科研能力评估模型及算法;最后,利用MATLAB R2009a编程实现了LVQ高校科研能力评估模型及算法。选取25所高校的科研能力数据用于仿真实验,其中20所高校数据作为训练集,其它5所作为测试集,该算法分类正确率为80%,达到了预期目标。仿真结果表明,该模型提高了高校科研能力评价的准确率,评价结果更加客观、公正,对高校科研能力评价具有一定的参考意义。     

基于PCA和BP神经网络的水下目标识别方法研究

针对被动声纳信号的特点,提出了基于信号线谱特征的主成分分析(PCA)特征选择方法,其优点是从复杂的目标信号中提取目标的特有信息,降低了目标特征维数.将此方法用于实录的三类水下目标数据,采用BP神经网络对目标进行识别分类,仿真结果说明了所提出的方法的正确性和有效性.     

基于神经网络的材料非稳态疲劳损伤可靠性研究

疲劳累积损伤是一个非稳态能耗过程,可以用遗传算法优化后的3层2 7 1BP神经网络来描述疲劳损伤的非线关系,经仿真验证表明,该神经网络具有较高的精度和泛化能力.通过对材料疲劳损伤临界值和载荷的分散性的分析研究,建立了疲劳失效动态准则,并运用蒙特卡罗随机抽样法对材料疲劳寿命的可靠性进行了仿真验证;对调质45号钢在随机载荷和2级载荷作用下,进行了疲劳寿命可靠性仿真计算,仿真结果与实验结果和理论分析比较吻合.     

联合机动编队多源信息感知网络价值分析

为了真正认清联合机动编队多源信息感知网络的理论价值,按照复杂网络理论的网络连接方式,定性分析了多源信息感知系统的网络拓扑结构,并应用小世界模型(WS)建立了多源信息感知网络价值增益模型,然后进行了实例仿真分析.研究结论对联合机动编队多源信息感知网络的建设与运用有一定的启示.     

海上编队雷达网优化部署系统的设计与实现

建立海上编队雷达网优化部署系统模型,包括实体模型和认知模型。仿真海上编队雷达网在无威胁条件下的优化部署和面临干扰和超低空突防威胁时的对抗过程,经过海上编队雷达网优化部署认知模型的解算,指挥舰队编队成员进行机动部署,编队成员通过重新机动,使编队雷达网获得较好的探测性能。仿真结果表明所建立模型的可行性和正确性。对于在未来海战场复杂电磁环境下,更好地发挥编队雷达网探测、预警能力具有重要意义。     

网络中心式空战仿真研究

将网络中心战思想引入空战仿真研究,提出基于复杂适应系统理论的网络中心式空战模型.对网络中心式空战子模型进行设计,使空战单元根据对局部环境的感知所获取的态势信息来调整自身个性,调整规则依据约束变量的设定和决策元规则.通过仿真实验着重考察了具有自适应性的空战单元在空战对抗中的作战表现,实验结果初步验证了其战斗效能优势.     

一座小型建筑空调动态负荷的ANN预测研究

人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种崭新非线性建模和预测方法,具有良好的非线性品质和极高的拟合精度。在前人研究的基础上,针对一座小型建筑物建立了其空调动态负荷预测的BP模型。为克服常规BP训练算法的缺陷,提出了一种改进的遗传搜索算法,结果证明是一种高效实用的算法。     

面向信息化油料装备研发的网络化协同设计及其关键技术研究

分析了信息化油料装备研发的主要内容及其涉及的相关领域,阐明了产品网络化协同开发系统的基本内涵。提出了基于信息化技术、管理技术、设计技术、协同工作技术和支撑技术的油料装备网络化协同研发系统的技术体系。最后,对该技术体系中涉及的装备设计数据信息交换与数据管理技术,装备设计任务的分解与分配技术以及冲突与协商机制等关键技术进行了较为全面的论述。     

用可视化建模工具实现网络虚拟现实场景

虚拟现实技术在许多领域已经有了广泛的应用,利用可视化三维建模工具对视景仿真中应用的虚拟场景开发是一种新的方法,打破了传统的编程建模的开发思路。用三维可视化建模工具可以简化视景仿真应用中虚拟场景的构建过程,用较小的文件实现了三维的效果,从而实现在网络上虚拟游走。     

基于FNN和RS理论的综合评估及应用实例

为较好解决武器系统效能综合评价与分析的问题,提出一种新的综合评价与 分析方法。以某一类型的武器装备的效能评估为例,利用模糊神经网络(FNN)的方法和粗 糙集(RS)理论方法对武器装备效能的优劣进行评估。首先,用FNN方法提取用于效能评 估的模糊规则,然后用一种新的处理不确定知识的数学工具,粗糙集理论方法对装备属性进 行约简,删除其中不相关或不重要的知识,选出最重要的且尽可能少的评价指标获得系统效 能评价的最小决策算法,进而分析得到系统效能的关键因素。