基于复杂网络理论的舰船电力网络脆弱性分析

从舰船电力网络拓扑结构及设备布置特性的角度出发,对舰船电力系统的脆弱性进行量化评估能为电力系统的优化设计提供理论指导。基于复杂网络理论,从舰船电力系统本身的拓扑结构对其脆弱性进行了研究。首先,用邻接矩阵将某一环形电力网络表示出来,并计算其特征参数,从度数指标和介数指标可以看出主配电板节点是电网中的重要节点;然后,对该环形舰船电力网络进行了故障模拟,结果表明:电网元件故障对整个电力网络造成的影响由最大连通子图规模来衡量,该指标值越小表明此元件故障对网络的影响越大,同时这一指标比介数指标更好地揭示了舰船电力网络的脆弱环节。     

基于最优制导模板的神经网络预测制导方法

针对传统预测制导方法中高精度制导与快速实时解算之间的矛盾,提出了一种基于最优制导模板的神经网络预测制导方法。该方法采用基于高置信度飞行器运动模型仿真计算预测弹道落点,利用优化理论进行迭代解算制导变量,以此为基础离线生成样本数据;通过选择合适的多结构模态神经网络,进行基于调度管理的神经网络训练,完成神经网络控制器的设计。针对CAV进行了算例设计,结果表明:该制导方法在线计算量少,制导解算速度快,制导精度高,综合性能远优于传统的预测制导方法。     

Huber加权的频率稳定度非相关差分抗差估计方法

计算原子钟频率稳定度时,钟差观测异常会导致Allan方差出现较大的估计偏差。建立Allan方差的差分估计模型,根据钟差的差分序列统计特性分析了相关差分估计的噪声识别与白化等计算复杂度问题;针对上述难点提出一种基于Huber权函数的非相关差分抗差估计方法,建立一种非相关差分序列的构造方法,有效避免了复杂的噪声识别及白化计算;给出Allan方差的非相关差分抗差估计的推导,并对抗差过程引入的误差累积给出了一种抵消方法;给出完整的抗差估计方案,并利用实测数据进行了实验验证。实验结果表明本方法对相位单点跳变、相位阶跃跳变具有显著的抗差能力,抗差估计可使异常引入的相对偏差由近200%降至10%以内。     

保证率点值区间估计的Monte-Carlo方法

提出了一种根据实测样本系列对保证率点值进行区间估计的Ｍｏｎｔｅ─Ｃａｒｌｏ方法。对于具有正态分布或对数正态分布的样本,首先推出总体参数的分布,然后用Ｍｏｎｔｅ─Ｃａｒｌｏ法生成总体参数系列,据此求得相应的保证率点值系列,最后通过经验分布推得在给定置信度下保证率点值的区间估计,本文还给出了一个算例。     

比例最小偏度单形UKF的RBF神经网络算法

为提高RBF神经网络的建模性能,提出一种基于改进无迹Kalman滤波(UKF)的RBF神经网络训练算法。在该算法中,首先将比例最小偏度单形Sigma点采样策略引入UT,以有效改进UKF,提升其计算效率,然后利用改进的UKF优化估计RBF神经网络的最优参数。仿真结果表明,改进的UKF比EKF具有更高的RBF神经网络模型训练精度,与传统UKF的模型精度大体相当,但速度更快,计算效率更高。     

通信误码率对浮标声纳系统DOA估计性能的影响

浮标声纳受到功耗、体积和硬件复杂度等因素的限制,通常将接收数据通过无线信道发送到终端设备进行处理。由于多径传播、衰落特性以及多普勒效应等众多因素的干扰,信号在无线通信传递中会产生误码并影响最终系统性能。针对复杂传输信道环境下的浮标声纳系统,研究了误码率对系统的多目标方位估计性能的影响,并通过计算机仿真给出了误码率允许的门限。     

论网络舆情与高校思想政治教育的关联

随着互联网的普及,网络舆情对高校思想政治教育产生了广泛影响,二者之间存在密切关联。网络舆情蕴含思想政治教育功能,思想政治教育对网络舆情具有疏导作用。根据二者的密切关联,对大学生开展有针对性的教育已成为思想政治教育工作者面临的新课题。     

群体性事件网络舆情传播规律与对策研究

随着互联网的不断普及,现实世界发生的群体性事件往往迅速在虚拟的网络世界引起强烈反响,一旦处理不当将会引发甚至恶化群体性事件。通过分析群体性事件与网络舆情之间的关系,研究群体性事件网络舆情形成机制与传格规律．并在此基础上提出应对群体性事件网络舆情的对策。     

网民心理视角下的网络舆情引导机制研究

在网络舆情频发的社会背景下,加强网民心理的分析和研究是完善网络舆情引导的重要举措。通过列举几种网民心理的类型,分析在这些心理的作用下网民在网络舆情中的行为表现。从网民心理疏导的角度出发,从引导主体、引导机制和引导渠道三个方面考虑,解决基于网民心理的网络舆情引导问题,为政府应对网络舆情事件提供理论支撑。     

基于SNA参数的网络舆论系统状态差分分析

近年来,互联网在我国快速发展,网络舆论起着越来越重要的作用,对国家安全和社会稳定产生了重大的冲击和影响。针对网络舆论系统的状态进行研究,借助SNA方法,提出了可作为序参量的一些特征参数。在此基础上,设计了基于时间序列的SNA参数差分算法,实现对网络舆论系统的状态进行观测与分析。同时,对一个真实网络舆论进行实验仿真,验证了这种方法。