基于相关参数的自修正飞行数据估计方法

提出了自修正的数据估计方法.用待拟合参数及相关参数组成多阶数据矩阵,利用递归神经网络对数据矩阵中缺失数据进行初次多阶拟合;利用滑动窗口,在历史数据矩阵中进行相似模式搜索,以相似度作为权重系数,对初次拟合结果进行加权修正.分析证明,该算法的最差、最好复杂度分别达到了理论最好结果.从仿真结果可以看出,自修正算法数据拟合结果误差较之单纯神经网络拟合更小,估计精度更高.     

基于Bayes理论的航空电子设备可靠性评估

针对航空电子设备无失效数据可靠性分析问题,提出了weibull分布下基于Bayes理论的无失效数据分析方法,基于分层Bayes思想建立了模型,推导出可靠性参数后验分布计算公式,结合实例,验证了方法的有效性,结果表明,此方法计算结果符合工程实际,在其他电子设备可靠性分析中,有一定的借鉴意义.     

一种BP神经网络算法的改进模型

首先对BP网络的结构和算法进行了分析,针对BP网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等问题,提出了一种改进的BP网络模型,并对该模型算法进行了改进,通过激活函数的选择,网络的初始化,学习率的调整和训练样本数据的处理等方法,可实现加快网络的收敛速度,并且较好的解决局部最优问题.     

基于ADC的炮兵激光观测仪侦察效能分析

运用了效能分析方法,针对复杂战场环境下炮兵侦察系统的效能进行分析,特别是炮兵激光观测仪,揭示其内在规律,为提高现有侦察装备的作战效能找到重要途径,也为指挥员的决策提供可靠的战略支持.在侦察系统效能分析理论的基础上,对典型的激光观测仪侦察装备进行了计算评估验证,其方法和成果可供其他武器系统效能评估时借鉴参考.     

一种基于多层次网格的高效相关过滤方法

在分布式仿真系统中 ,网上流动的大量冗余数据严重影响了系统的可伸缩性。基于均匀网格的相关过滤法减少了冗余数据 ,但具有匹配不精确 ,格子尺寸单一 ,难以适应所有实体的缺点。提出了一种基于多层次网格的相关过滤方法 ,克服了均匀网格法的上述缺点 ,并继承了均匀网格法处理速度快的特点 ,具有快速灵活的特点     

基于Fiducial推断的Bayes验前分布的表示

先验分布的确定与表示是Bayes统计推断的出发点和关键点。提出了一种基于信仰推断 (FiducialInfer ence)观点确定Bayes先验分布的设想 ,有助于解决无验前信息或验前历史信息较少时先验分布的确定问题 ,文中给出了一个实例说明了该方法的应用     

基于中位秩的动态可靠性增长模型

给出了一种动态可靠性增长模型。首先利用统计中的中位秩法结合试验数据确定各个增长阶段的失效率 ,这一技术可以很好地解决小子样问题 ,并且由于利用了动态建模的思想 ,因而可以客观地反映系统的实际状态。其次 ,该模型继承了传统Duane模型简单、直观、易于进行参数估计的优点 ,同时又很好地处理了传统Duane模型所不适用的分阶段、多场景试验的情形 ,因而有很广阔的工程应用前景。最后通过仿真实例验证了该模型的正确性     

层次分析法在选择导弹发射阵地中的应用

探讨了最优发射阵地的选择问题 ,运用层次分析法建立了评估指标的计算模型。实例计算结果表明 ,层次分析方法能够较好地解决发射阵地选择问题。     

某型光电头盔瞄准具原理误差的校正

就某型光电头盔瞄准具扫描部件光学系统具体结构 ,分析研究了其头位测量中十棱镜反射面非共面定轴转动所致原理误差 ,导出了基线校正、测角校正两种校正公式。前者与原技术资料所给出的结果完全吻合 ,后者已成功应用在改型的光电头盔瞄准具中。     

反舰导弹目标捕捉概率的动态模拟算法

针对反舰导弹目标捕捉概率的静态模拟法所存在的问题 ,提出并推导出一种全新的方法——动态模拟算法 ,该法比静态法能更准确地模拟计算反舰导弹目标捕捉概率 ,最后分析了该算法的误差。