基于风险控制的装备供应链网络设计模型

针对风险管理中的装备供应链正向（供应）网络设计问题,在对装备供应链风险和成本进行量化分析的基础上,综合考虑风险和成本2方面因素,建立了基于风险控制的装备供应链网络设计优化模型。并设计了遗传算法对模型进行求解,给出在指定风险水平下最优设计方案与总成本。最后通过实例分析和计算,结果表明,该优化模型合理、有效、可行。     

基于随机森林法的机械变速箱技术状态评估

将随机森林RF(Random Forests)引入到机械设备技术状态评估领域,对某型坦克不同劣化程度的变速箱振动加速度信号数据进行分类研究,分类精度达到97%以上,证实了此方法的有效性。基于RF的评估方法具有组合分类器精度高、树型分类器运行速度快的特点,在机械设备状态识别、故障诊断中表现出了良好的性能。     

装备保障路径选择算法研究

战争时效性对装备保障提出了更高的要求。针对装备保障路径的特点,对传统的解决最短路问题的Dijksta算法进行改进,引入并行处理的概念,提出了改进的最短路算法,建立了新的路径选择评价模型。经实验,此算法可快速、科学和稳定地解决一定范围内装备保障路径选优问题。     

卫星通信网作战效能评估研究

通过对卫星通信网完成信息传输作战任务的能力分析,建立了卫星通信网作战效能评估指标体系;将模糊层次分析法和熵权法相结合,建立了确定指标权重向量的综合集成赋权模型,采用专家打分和隶属度函数法计算单因素模糊评估向量,采用相对状态特征值对评估结果进行处理,建立了模糊综合评估模型,实现了卫星通信网作战效能的评估,并对评估结果进行了分析。     

基于神经网络和遗传算法对反装甲目标威胁度评估研究

针对威胁度估计问题和装甲车辆在战场上的实际情况,运用神经网络和遗传算法理论探索反装甲目标威胁度评估问题。基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。经过验证该算法能够有效反应出反各种反装甲目标的威胁度,其稳定性、精确性也比较高。     

基于节点选择更新的简化LDPC译码算法

文中通过分析信息在短环中传递的特性,提出了一种基于节点选择更新的简化LDPC译码算法。该算法可以通过在一定程度上避免短环对译码的影响来降低译码运算复杂度。仿真结果表明对于二元以及多元LDPC码,该算法相对于BP算法只有少量性能损失。     

基于一乘准则的LMR在声音转换中的应用

线性多变量回归中聚类数的选择对转换效果有很大影响,通过研究聚类数与类内均方差、类间均方差的关系确定最佳聚类数。针对传统二乘规则的 LMR 的转换语音在听觉上自然度较差的缺陷,提出了基于一乘规则的 LMR,采用遗传算法解决绝对值条件下转换矩阵的求解问题,实验仿真表明,基于一乘规则的 LMR 的转换语音在主观听觉上优于基于二乘规则的 LMR,ABX 测试识别率平均提高了12.5%,MOS 分提高了0.24。     

浅谈《线性代数》课程的教学方法

总结了线性代数的教学方法,阐述了培养学生实际应用能力的重要性。     

Lipschitz非线性系统状态观测器设计新方法

针对Lipschitz非线性系统状态观测器,提出了一种以极小化条件数为目标准则的新的设计方法。运用梯度下降法和Slyvester方程,计算极小化条件数,优化增益矩阵和最大允许Lipschitz常数,完成观测器设计。通过同其它文献的算例比较,结果发现按文中方法设计的观测器具有迭代次数少、优化结果好的特点。     

盲提取方法在柴油机活塞-缸套撞击信号提取中的应用

讨论了盲反卷积在机械振动信号处理中的应用以及盲反卷积中常用的模型和方法,利用信号和高斯信号之间的Kullback-Leibler距离构建目标函数,提出了一种以伪并行遗传算法为优化工具的盲反卷积算法,并通过仿真验证了算法的正确性.实验也证明,该算法能成功地从柴油机机体振动信号中提取出活塞-缸套撞击信号.