基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

基于复杂网络的联合作战指挥网络拓扑结构

以复杂网络理论为基础,对联合作战指挥网络进行拓扑抽象,将指挥机构视为网络的节点,将指挥关系视为网络的边,构建了传统树状指挥网络模型、增加同级边互联的改进型指挥网络模型和不同层级边互联的交叉互联型指挥网络模型。并分析了三种网络的网络特性,以网络化效能系数（ CNE）作为度量指标,对三种网络抗毁性进行了比对分析,指出了未来联合作战指挥网络体系需要具备的特征,对探索信息化条件下高效的联合作战指挥进行了有益的探索。     

交直流电网的绝缘状态分析

提供了交直流混合网络在交流侧、直流侧绝缘降低时,描述电网主电路和零序电流的数学模型;分析计算了交直流混合网络的绝缘降低引起的主电路零序电流的变化情况．理论分析的结果与试验结果吻合．为设计制造交直流混合网络的绝缘监测系统提供了可靠的依据     

全地形加油车高机动性底盘选型研究

底盘选型研究是保证新型加油车机动性大幅提升的基础.评析了标志地面车辆通行能力的多种概念,根据车辆机动性评估原理,提出了涵盖车辆快速性、支承通过性和几何通过性的机动性量化评估模型.应用该评估模型评定了备选车辆的机动性,验证了评估模型的有效性,选定了全地形加油车高机动性底盘,为车辆机动性的量化评估提供了研究思路.     

基于CAS/Agent的装甲装备战损模型仿真

针对传统战损模型研究方法存在的不足,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性。借鉴CAS(Complex Adaptive System)理论的建模思想,引入ERA(Environment-Rules-Agents)方案建立战损模型。在外部干预Agent作用下,运用BP算法并结合CT(Cross Target)算法对红蓝双方对抗战斗进行仿真,模拟动态战场环境下装备损伤的演化过程。该模型可更好地理解装备损伤的动力学特性。     

基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

基于HLA的网络攻防仿真系统设计

以设计网络攻防仿真系统为开发目的,阐述了网络攻防仿真系统结构组成、系统内各部分之间的逻辑关系、交互内容和过程,重点分析和设计了系统联邦成员、对象类/交互类,实现了网络攻防仿真系统。仿真实验结果表明,系统的设计是可行的。     

约束总体最小二乘空间配准算法

相对于单个雷达而言,组网雷达能显著提高其融合系统的性能,但是在随机误差较大情况下,由于空间配准精度往往较低,其融合性能会显著下降.在忽略模型线性化误差的情况下,分析出这一缺点出现的原因是量测方程的系数矩阵中存在误差,进而利用系数矩阵误差存在统计相关性的特点,提出一种基于地心地固坐标系(ECEF)的约束总体最小二乘算法进...     

导弹贮存寿命预估的组合模型

在分析比较了几种寿命预估方法优缺点的基础上,针对单一预估方法在解决实际问题中所暴露的局限性,优选了GM-BPNN组合预估模型。该组合模型既利用了灰色预估理论具有所需要的样本数据少、原理简单、运算方便、短期预估精度高、可检验等优点,也发挥了神经网络并行计算、容错能力强、自适应能力强等优点。最后利用该组合模型对弹上某设备寿命进行了预估,取得了较好的预测效果。     

基于排放和模糊神经网络模型的柴油机故障诊断方法

根据排放检测数据规律,定义并提取特征参数,建立了规则与模糊神经网络有机结合的柴油机故障诊断模型及其对应的特征知识库,确立了模型的“可塑性”学习路线,并以单缸失火故障为例,进行了模型诊断实例研究。结果表明：运用该方法进行柴油机的故障诊断,结果准确,识别速度快,诊断效率高。