基于数据库和构件技术的通用ATS软件框架

针对当前测试软件中存在的通用性、扩展性和升级性差的问题,提出了通用ATS软件框架的设计准则,设计了基于数据库与构件技术的通用ATS软件框架,即＂框架＋数据库＋构件＂的软件体系结构,该结构降低了系统的复杂性,解决了ATS软件的通用性、灵活性、可靠性、扩展性差的问题。     

基于最小二乘支持向量机的坦克炮身管剩余寿命预测方法

针对高膛压坦克炮身管剩余寿命预测的难题,结合坦克实弹射击试验数据量少和非线性的特点,基于最小二乘支持向量机构建了坦克炮身管剩余寿命预测模型,给出了模型参数的选取方法,并以某型坦克炮射击试验为基础,对坦克炮身管剩余寿命预测模型进行了验证。结果表明:该模型预测坦克炮身管剩余寿命效果良好。     

灰色直接迭代建模在武器故障预报中的应用

武器系统故障数据常呈现出非等时距、随机性及非准光滑特性,不满足GM(1,1)的建模条件。为此,引入故障信息序列的导数作为建模的白化值,并使用迭代优化算法进行参数优化,从而构建灰色直接迭代GM(1,1)模型。同时,直接迭代建模可有效利用数据第一点的信息,建模时不需累加生成变换和还原处理,算法简单可行,可以有效解决武器系统贫信息状态下的故障预报问题。仿真结果验证了该模型对于实际武器故障序列具有较高的拟合和预测精度。为了解和掌握武器质量状态的发展规律提供了可行的方法。     

灰色灾变与回归分析法的航空装备不安全事件预测

为提高航空装备不安全事件的预测水平,减少事故造成的人员和财产损失,将灰色灾变与回归分析方法有机结合,提出一种航空装备不安全事件的组合预测方法。该方法先从数据中找出灾变点(灾变发生的日期),通过建立这些灾变点的灰色灾变模型预测未来灾变点,再对这些灾变点上的值构建灰色预测模型,计算出未来灾变点的灾变值;而对于非灾变点,可建立合适的回归分析模型进行预测。为验证其可行性,在某飞行训练基地的航空装备不安全事件频数的数据基础上,建立了灰色灾变回归组合预测模型,结果表明,模型对2001年~2004年预测的相对误差平均控制在6.87%以内,所建立的组合模型,能够比较客观地反映航空装备安全的未来实际状况。     

基于损伤树及损伤征兆集的战场损伤定位研究

建立了基于损伤树的知识表示、知识推理模型及损伤树评估框架,利用损伤树各节点的损伤征兆集,进行装备战场损伤定位,较好地利用了装备专家的领域知识,提高了战场损伤评估的准确性和效率。     

城市居民小区地震火灾发生率的非线性预测

利用人工神经网络对地震火灾发生率进行非线性预测具有实用价值和理论意义。分析了人工神经网络预测的优势和不足,并提出算法改进意见,在综合分析人工神经网络预测的工作机理、构造方式以及影响城市居民小区地震火灾发生率的主要因素的基础上,构造人工神经网络模型进行火灾发生率的实例预测,并针对预测结果分析了各影响要素对地震火灾发生率发生影响的强弱程度,非线性预测的结果与预期结果相符。     

耐久性及其在装备研制中的应用

机械产品在武器装备中占有较大的比例,机械产品的故障,有很多是由于疲劳、磨损、腐蚀、老化等渐变性的耗损过程造成的,寿命是机械产品可靠性中的重要问题。耐久性的提出为解决机械产品与寿命有关的问题提供了方法和工具。通过探讨耐久性的定义、极限状态、耐久性参数、耐久性分配与预计等有关耐久性的基本问题,给出了耐久性分配与预计的工程实例。     

A misclassification cost‐minimizing evolutionary–neural classification approach

Machine learning algorithms that incorporate misclassification costs have recently received considerable attention. In this paper, we use the principles of evolution to develop and test an evolutionary/genetic algorithm (GA)‐based neural approach that incorporates asymmetric Type I and Type II error costs. Using simulated, real‐world medical and financial data sets, we compare the results of the proposed approach with other statistical, mathematical, and machine learning approaches, which include statistical linear discriminant analysis, back‐propagation artificial neural network, integrated cost preference‐based linear mathematical programming‐based minimize squared deviations, linear integrated cost preference‐based GA, decision trees (C 5.0, and CART), and inexpensive classification with expensive tests algorithm. Our results indicate that the proposed approach incorporating asymmetric error costs results in equal or lower holdout sample misclassification cost when compared with the other statistical, mathematical, and machine learning misclassification cost‐minimizing approaches. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.     

C4ISR/M&S互操作HLA仿真设施

基于仿真互操作标准组织(Simulation Interoperability Standards Organization,SISO)C4ISR/M&S互操作技术参考模型和高层体系结构(High Level Architecture,HLA),C4ISR/M&S互操作HLA仿真设施为架构仿真系统运行体系提出了面向方面框架(Aspect Oriented Framework,AOF)和应用服务平台的技术.AOF能控制C4ISR/M&S互操作所引起的仿真系统结构复杂化,应用服务平台则能丰富仿真系统的运行环境,仿真设施可作为仿真系统通用运行体系的基础组件,支持复杂互操作系统开发.     

面向网络化无人机集群的计算换通信分布式任务调度方法

针对网络化无人机集群任务自主协同问题以及市场竞拍法的优缺点,提出“计算换通信”思想及其相应的分布式任务调度方法。通过对显式和隐式冲突任务的分析,建立任务相关智能体集合。提出基于任务抑制的局部优化方法,用于提前消解部分任务冲突,以减少算法迭代次数。设计基于历史竞标信息的智能体位置推断法,为局部优化提供必要的信息输入。基于组网仿真平台与集群救援场景开展蒙特卡罗仿真实验,结果表明,相比于市场竞拍法中具有代表性的基于共识的捆绑算法和性能影响算法,所提方法能够获得更少的迭代次数、更短的收敛时间以及更优的调度性能。