地基不均匀沉降后的某框架结构安全性分析

由于某框架结构在施工过程中发生了明显的不均匀沉降,结构体可能存在安全隐患。为此,对该框架结构进行了现场检测,根据检测结果,应用大型有限元软件ANSYS对地基变形后的结构安全性进行分析,合理评价了结构性能,其工程经验可供参考。     

基于ANFIS的目标毁伤等级预测模型

分析了神经网络和模糊推理系统的优缺点,研究了自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结构模型及后向传播和递归最小二乘算法相结合的混合算法．在分析了目标毁伤等级主要影响因素的基础上,构建了目标毁伤等级预测ANFIS模型,利用毁伤试验样本数据训练该模型,得到了与实际一致的目标毁伤等级,并将预测结果与基于BP神经网络的预测结果进行了仿真对比分析．仿真结果表明,该目标毁伤等级预测模型能够准确地预测出目标的毁伤等级,并且其预测精度较BP神经网络方法高,为目标毁伤等级预测提供了一种有效的方法．     

空降作战实验技术框架

开展空降作战领域新思想、新概念、新方案、新技术的实验研究,在实验室设计"未来战争",是开拓认识、驾驭、赢得信息化条件下空降作战广阔空间的有效途径。探讨了空降作战实验的内涵,提出了空降作战实验设计的总体技术结构框架。在此基础上,重点研究了空降作战实验的模型体系结构,并对空降作战实验应用系统的体系结构设计进行了深入分析,旨在为空降作战实验的顶层设计研究及具体实现提供参考。     

钢结构制药厂房火灾特点及爆炸坍塌情形分析

通过对钢结构制药厂房（车间）的建筑结构、火灾特点的分析以及钢结构建筑发生坍塌和引发爆炸等情形的正确判断,为今后处置该类场所灾害事故的救援行动提供参考依据。     

基于Kalman预测的自适应线性化信号的生成方法

自旋弹体的姿态通常采用单通道控制方法进行控制。该方法中采用线性化信号对控制信号进行调制,而线性化信号采用固定频率随机相位的信号发生器产生,这就会对弹体控制产生不良的影响。提出了一种基于Kalman预测的自适应线性化信号的实现方法。该方法通过弹旋频率测定、频率的Kalman预测和信号发生器实现了线性化信号对弹旋信号的同步、自适应倍频、定步长、定幅度的信号发生功能。仿真实验证明了方的正确性,为更加合理的控制自旋导弹的姿态提供了一种有效的方法。     

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.     

情报大数据治理框架研究

本文从情报处理的发展和演变着手,面向当前大数据技术飞速发展和情报数据量呈爆炸式增长的趋势,介绍了大数据治理的概念和本文对于大数据治理的理解,并进一步针对数据治理和数据清洗内涵的不同进行了区别说明。此外,还梳理了当前各国在大数据治理和大数据开发方面的现状,对我国在大数据治理方面的政策环境和技术发展情况进行了概括。本研究针对情报大数据的特点,分析了大数据治理对于情报数据发挥作用的重要性;针对情报大数据在数据治理方面面临的问题,分析了情报大数据治理的需求;在情报大数据治理框架方面,构建了由人员组织机构、治理机制、形成的能力、治理策略等方面组成的情报大数据治理模型;对情报大数据管理生命周期内的治理内容进行了描述;最后对情报大数据治理的前景进行了简单展望。     

基于改进核极限学习机和集成学习理论的目标机动轨迹预测

为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型。构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生成强预测器,通过训练不断优化强预测的结构和参数,得到一种基于集成学习理论的目标机动轨迹预测模型;基于不同规模的样本,将所得预测模型与逆传播神经网络、支持向量机和极限学习机等模型进行对比分析。仿真结果表明:所提目标机动轨迹预测模型具有较好的预测精度和泛化能力。     

区间正交小波变换域FLP算法及其在捷联寻北中的应用

针对机抖激光陀螺角随机游走和发动机干扰等影响静态捷联寻北精度的问题,提出了一种新的基于区间正交小波变换的前向线性预测算法。该算法利用前向线性预测技术以及区间正交小波变换抑制边界效应的能力,有效地减小了角随机游走和发动机干扰。车载实验证明该算法的有效性。