一种新的导弹发射技术辅助决策系统架构

导弹武器系统特有的作战特点,以及专家知识的不完备性,使得传统的辅助决策系统难以在短时间内作出准确、有效的决策。因此,提出一种新的导弹发射技术辅助决策系统的总体结构及实现相应功能的模型,即采用BP神经网络-遗传算法(GA)实现辅助决策,基于有向图实现故障诊断,通过决策融合生成图形决策方案,缩短了决策时间,提高了决策的有效性。     

基于复杂网络理论的C2组织结构

从复杂网络理论角度,构造出了C2组织结构的网络拓扑模型,并根据C2组织结构的网络特性提出了一个重要的统计特性——节点的重要度,说明节点与其他节点联系的紧密性和重要性,进而分析了C2组织结构网络中的各个统计参数在C2组织结构网络中所具有的现实意义,并基于某个作战想定构建出C2组织结构网络的动态演化过程,更深层次地分析C2组织结构的合理性和高效性,为优化C2组织结构奠定基础。     

浅析汉语应用中的问题及对策

在英语等强势语言的影响下,受到网络语言等非主流语言的冲击,汉语应用中出现了一些问题。分析现阶段汉语应用现状,找出汉语污染源,有利于有的放矢地加强汉语保护工作。     

声纳浮标网络节点GPS信息的无冲突共享协议

节点位置信息对声纳浮标网络的建立具有十分重要的意义,利用它可以完成节点身份划分、路由建立等工作.鉴于传统GPS广播方式的低效性,提出了一种GPS共享协议,并利用网络仿真软件OPNET仿真证明:该协议能够以无冲突方式快速实现网络节点GPS信息的共享和拓扑结构的自辨识.同时,针对GPS所固有的定位偏差问题,提出了一种网络节点GPS求精算法,OPNET仿真证明:该算法可提高对网络整体拓扑结构的把握精度.     

基于不变矩和神经网络的目标识别方法

针对寻的导引头成像制导中实时采集图像由于存在几何失真及像质模糊而导致目标识别精度差的问题,提出了一种基于不变矩和神经网络的目标识别方法.该方法采用一种改进的不变矩算法提取目标图像的不变矩特征量来训练BP神经网络,实现目标图像的识别和分类.仿真结果表明该不变矩特征库训练的神经网络分类器具有较高的识别精度,是一种比较实用的目标识别方法.     

基于现场总线的设备自动化监控系统

从设备信息管理系统的升级和业务功能扩展的角度,阐述了采用现场总线技术构成的设备监控系统的必要性和作用,并结合某工程背景,介绍了基于现场总线设备自动化监控系统的体系结构、网络拓扑结构及应用软件设计等关键技术。     

贝叶斯网络推理在信息系统安全风险评估中的应用

提出了一种基于贝叶斯网络推理的安全风险评估方法。从实际出发建立信息系统的贝叶斯网络模型,根据专家给出的先验信息,结合获得的证据信息,运用Pearl方法完成对模型的评估,给出在特定条件下模型的计算——线性推理算法。最后,以实例分析信息系统安全评估的实现过程,结果表明,该方法可行、有效。     

Sensor placement in active multistatic sonar networks

The idea of deploying noncollocated sources and receivers in multistatic sonar networks (MSNs) has emerged as a promising area of opportunity in sonar systems. This article is one of the first to address point coverage problems in MSNs, where a number of points of interest have to be monitored in order to protect them from hostile underwater assets. We consider discrete “definite range” sensors as well as various diffuse sensor models. We make several new contributions. By showing that the convex hull spanned by the targets is guaranteed to contain optimal sensor positions, we are able to limit the solution space. Under a definite range sensor model, we are able to exclude even more suboptimal solutions. We then formulate a nonlinear program and an integer nonlinear program to express the sensor placement problem. To address the nonconvex single‐source placement problem, we develop the Divide Best Sector (DiBS) algorithm, which quickly provides an optimal source position assuming fixed receivers. Starting with a basic implementation of DiBS, we show how incorporating advanced sector splitting methods and termination conditions further improve the algorithm. We also discuss two ways to use DiBS to find multiple source positions by placing sensors iteratively or simultaneously. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 287–304, 2017     

电液伺服系统的模糊神经网络自适应控制

针对电液伺服控制系统中存在的非线性影响,常规PID控制难以取得良好的控制效果,采用模糊神经网络自适应控制,通过BP算法改变模糊隶属函数的形状及模糊规则的中心值,实验结果表明该方法能有效地跟踪电液位置伺服系统。     

基于概率神经网络的设备故障诊断及仿真分析

针对某些难于建立准确数学模型的复杂系统,用神经网络的方法进行故障诊断有其独特的优越性.首先分析了概率神经网络(PNN)的基本结构及其训练算法,建立了某型航空发动机故障分类的概率神经网络模型,通过对该设备故障进行定性诊断,对比分析了概率神经网络与常用的误差反向传播神经网络(BPNN)分类模型对各类故障的分类效果.仿真表明,基于PNN模型的分类方法在分类速度、精度和泛化能力方面均优于基于BPNN的模型,是一种有效的故障分类方法.