基于神经网络的导弹系统辨识

详细地讨论了神经网络在导弹动态特性中的应用 ,利用神经网络的万能拟合能力进行了神经网络的训练和仿真 ,为导弹离散控制系统的设计提供了有效的工程数据 ,给导弹系统的系统辨识提供了一条新的方法和思路     

计算机辅助加工工件变形分析方法研究

为迅速、准确、合理地确定切削加工的工艺参数 ,将有限元方法、人工神经网络和遗传算法运用于计算机辅助加工工件变形分析中。通过合理的系统设计 ,实现了对工件切削加工变形量的准确预报和对加工参数的正确优化。实际生产证明 ,采用本方法优化确定加工参数 ,达到了预期的迅速、准确、合理的目标 ,有效地降低生产成本 ,提高生产率     

自适应变异遗传算法在通信网络时延和路由选择优化中的应用分析

在遗传算法中采用自适应的方法来控制变异操作,可以提高算法的全局搜索能力,加快收敛速度,从而可以迅速地求解组合优化问题,并在进一步求解计算机通信网优化问题中得到成功应用.     

计算机网络攻击效果评估技术研究

计算机网络攻击效果评估技术是信息系统安全评估中一个重要而具有挑战性的课题。目前 ,相关的理论尚不成熟 ,有关的研究报道较少。简要总结了当前已经存在的主要信息安全的评估方法 ,在此基础上 ,从便于实际度量和计算的角度出发 ,提出了基于网络信息熵的评估技术、基于系统安全层次分析的安全评估框架和基于指标分析的网络攻击效果综合评估技术等三种评估模型 ,并分析了各自在使用中应注意的问题     

可生存技术及其实现框架研究

提出用多样化动态漂移的技术途径实现网络生存设计的方法。分析该技术对网络安全、网络生存的影响 ,并给出了该技术的体系框架。指出这个研究具有前瞻性、全面性和实际性的特色     

用神经网络变易有效焦距的摄像机标定法

针对传统摄像机标定中由于像差等非线性因素的影响造成结果精度和稳定性不高且算法复杂的特点 ,提出了用 4层前向神经网络模型变易摄像机横纵向有效焦距的方法。给出了摄像机标定结果和用标定后的摄像机进行三维立体测量的结果 ,并与传统方法作了对比。结果表明 ,基于神经网络的摄像机标定方法可以获得比传统方法更高的精度和稳定性     

军事通信网信息优势指标及评估模型研究

军事通信网信息优势评估指标的确定和量化是C4ISR效能评估体系中的重要环节。针对军事通信网的特点,在分析信息优势定义的基础上,结合军事通信网的具体业务需求,深入分析网系完整性和精确性,利用期望时延重新定义时效性,并提出信息能力资源利用率指标,以及绝对信息优势、隐性信息优势和显性信息优势概念,根据所确定的指标,给出了军事通信网信息优势基本的定量描述方法。     

基于RBF网络的坦克火控系统效能评价仿真

利用层次分析法提出了坦克火控系统效能评价指标体系,简要介绍了指标选取的理由。然后,采用提取原始值法和Delphi法取得了几组训练样本,并对所构造的三层RBF神经网络进行仿真训练,当训练精度达到要求后,再运用RBF神经网络对某型坦克火控系统效能进行了仿真评估。结果表明,在选定指标的基础上,用训练好的RBF神经网络评估坦克火控系统效能是合理的,减少了评估中的人为因素,使评估的结果更为可信。研究结果可为在现有武器装备的基础上开发和研制新型坦克火控系统提供理论参考。     

基于Elman神经网络的装甲装备维修保障系统效能评估

从影响装甲装备维修保障系统效能的主要因素出发,建立了比较全面的装甲装备维修保障系统效能评价指标体系。介绍了Elman神经网络的结构和学习过程,建立了维修保障系统效能评估模型。采用Delphi法和AHP相结合的方法,处理了原始数据,获得了10组训练样本和测试样本。利用Matlab7.0进行了评估模型的构建,利用训练样本对模型进行了训练和测试,证明了模型的可用性。研究结果可为在现有装甲装备维修保障系统的基础上开发和研制新型系统提供理论参考。     

基于遗传神经网络的装备研制作战需求方案评价

针对评价问题的实际情况,利用神经网络良好的自适应性和遗传算法强大的全局搜索能力,采用遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络算法解决装备研制作战需求方案评价问题。通过样本数据训练,提高了评价的准确性和适应性。仿真实验表明,该算法能够较好地克服人为因素和随机性的影响,其稳定性和精确性也有较高。