油料消耗神经网络组合预测模型

油料消耗单一预测模型精度不高,难以适应信息化条件下精确保障需要。以单一的神经网络预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型为组合预测的基础,利用神经网络求取3种预测模型的组合预测权重系数,将这3种单一预测模型的预测结果作为神经网络组合预测模型的输入,求得一个新的预测结果。平均相对误差和均方差比表明,神经网络组合预测模型比单一预测模型更为优越。     

社区消防安全工作纵深发展探讨

通过对社区开展消防安全工作的探讨研究,提出加强社区消防安全工作的必要性,以及如何通过网络化管理、服务化管理加强对社区消防安全工作的管理,同时提出通过广泛开展社区消防宣传,依靠群众、发动群众,切实提高社区居民的消防安全意识,群防群治共同建设平安和谐的社区安全环境。     

外军新型巡航导弹数据链系统体系架构研究

在分析未来作战中新型巡航导弹数据链系统需求和现有巡航导弹数据链局限性的基础上,并将面向服务的"智能信息网络(IIN)"理论引入新系统网络体系架构设计中,提出了设计模型和实现方案,并对其在性能、可靠性、QoS等方面的提高进行了重点分析,为未来新型巡航导弹数据链系统的实现提供了思路。     

防空火控网数据传输精度分析与测量

巡航导弹在战争中的大量使用已经改变了现代战争的作战模式,如何有效发现和捕获低空飞行目标成了传统防空火控系统面临的一大难题,防空火控系统组网作战是未来防空武器装备发展的必然趋势.分析了防空火控网中影响数据传输精度的各种原因,针对防空火控网中空情数据传输精度的测量,给出了同步测量和异步测量两种方法.     

基于神经网络信息融合技术的卫星定姿算法

姿态确定系统是卫星姿态控制系统中的重要组成部分,卫星姿态确定的精度直接影响卫星控制精度.为得到高姿态精度,针对由惯性测量单元(Inertial Measurement Unit),红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统,分别采用BP网络算法和径向基(RBF)网络算法对不同的姿态敏感器的输出数据进行融合,并用STK(Satellite Tool Kit)数据进行了仿真.仿真分析结果表明这两种学习算法均可以提高卫星定姿精度,相对而言,RBF网络无论是精度上还是收敛速度上均优于BP网络.     

网络中心战中的战场感知能力量化模型研究*

为了定量评价和探索提高网络中心战中的战场感知能力的途径,针对网络中心战的特点,运用集合论、信息论、图论等理论研究了战场感知能力的量化问题.首先分析了影响战场感知能力的主要因素及其作用,然后对主要因素进行了量化建模,提出了传感器对指控节点的信息量贡献模型以及指控节点之间的信息量贡献模型,建立了指控网战场感知能力量化计算模型,最后通过仿真,验证了模型的有效性,说明了提高指控网战场感知能力的有效途径.     

基于贝叶斯网络的潜艇攻击决策研究

BN(贝叶斯网)被认为是人工智能研究中不确定性知识表示和推理的重要工具,广泛应用到复杂系统的建模等领域。贝叶斯网络高效的推理算法非常适合解决不确定性军事决策问题,分析了潜艇攻击决策问题的复杂性和不确定性,提出了构建贝叶斯网络进行攻击决策的步骤,通过具体实例,对用贝叶斯网络推理解决潜艇攻击决策问题进行了初步探讨。     

基于粗糙集与神经网络相结合的模拟电路故障诊断

针对当神经网络输入端维数比较大造成在模拟电路故障诊断中BP神经网络结构庞大,从而影响到诊断速度以及正确率的问题,结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,建立了一个基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断模型。通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型简化了网络数据样本的维数,优化了神经网络结构,提高了系统的诊断正确率与诊断速度。     

TETRA数字集群宽带化演进

TETRA数字集群空中接口所涉及的调制方式、传输速率、信道编解码和高层协议等方面的标准化工作是在支持原有话音业务的基础上,以支持分组数据和多媒体业务为新的服务目标,为满足宽带化通信需求进行的改进和完善。     

一种基于智能代理的分布式网络监控系统

各种网络攻击事件正频繁发生,如何阻止来自网络外部和网络内部的攻击,显得越来越重要。文中首先分析了现有的网络信息安全系统存在的不足,然后应用智能代理技术,提出一种分布式网络监控系统结构,并进行了形式化分析和实现。由于该网络监控系统克服了现有网络信息安全系统的一些不足,因而具有广泛的应用前景。