基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别

为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。     

结合DSmT理论和系统建模的知识融合算法

目前国内外常用的一种知识融合算法是DS证据理论,但这种方法受到单一故障假设的条件限制,应用范围受限。所以,提出了一种使用DSmT混合组合规则与系统建模方法的全新的知识融合算法,这样即解决了DS理论的单一故障假设的限制,又避免了自由DSmT只适用于不考虑排斥性约束和非存在性约束的条件限制,使得算法的应用范围更广。     

小子样条件下战斗部爆炸仿真数据可信性分析

高效毁伤战斗部试验次数受到严格控制,如何在小子样条件下分析仿真数据的可信性非常有必要。通过均匀试验得到了战斗部在地下目标腔室内部爆炸某点冲击波最大超压峰值,利用normplot及Lilliefors函数分析了仿真数据的分布特征,而后在已有检验方法的基础上,结合顺序统计量和均匀分布的特点提出了一种新的相容性验证思路。研究表明:该方法不受样本容量的限制,利用MATLAB程序编程可以快速判断仿真数据的可信性。     

基于效用函数的装备保障效能评估方法

论述了保障效能及其评估的内涵,按照能力-性能-特性的思路,建立了科学合理的装备保障效能评估指标体系,给出了定量定性指标构建效用函数的方法,建立出装备保障效能评估的数学模型,并应用具体实例进行了验证。     

基于熵权的改进型多指标综合评估方法及应用

提出了一种基于熵权的改进型多指标综合评估方法。在分析目前构建效用函数存在一定缺陷的基础上提出了一种较为理想的效用函数 ,以实现不同类型、不同量纲原始数据的标准化 ,同时较好地体现了“奖优罚劣”的原则。定义了评价指标的熵和熵权的概念 ,并提出了基于熵权的多指标综合评估的基本算法。以某企业为例对其经济效益进行了综合评估和结果分析 ,并讨论了基于熵权的改进型多指标综合评估方法的优点。     

复合材料组合梁的分布参数传递函数法分析模型

应用分布参数传递函数法分析了复合材料组合梁在轴压载荷作用下的振动与稳定性问题。通过引入对偶变量，利用Ｌｅｇｒｅｎｄｒｅ 变换和Ｌａｐｌａｃｅ 变换，建立了可进入Ｈａｍ ｉｌｔｏｎ 体系的混合能量变分原理，并推导出了结构在复频域内的状态空间控制方程， 从而得到了任意边界条件下组合梁振动与稳定性问题的传递函数精确解。分析了一阶和高阶横向剪切变形、转动惯量、细长比、材料各向异性等多种因素对组合梁固有频率和屈曲载荷的影响。文中最后给出了数值算例， 验证了本方法的有效性和适应性。     

一种自生成基函数模糊神经元故障诊断模型及其应用

在分析自生成基函数（SGRBF）模糊神经元模型基础上，提出了一种新的故障诊断网络模型及其学习算法，并将其应用到轴承、齿轮的故障诊断中，给出两个应用实例及分析结果。最后，文章将得出一定的结论。     

随机梁的传递函数分析方法

该方法将传递函数方法与传统的随机摄动分析理论相结合 ,将随机场作Karhunen Loeve正交展开 ,对静态随机梁结构进行了分析 ,并计算了其可靠性指标。这样一来克服了传统的有限元数值方法计算量大的困难 ,确立了随机梁结构分析的一种解析方法。     

用分子子图法计算烷烃热力学函数

在一种新的烷烃分子子图编码方法基础上 ,对烷烃的系列热力学函数进行了拟合和预测 ,取得了满意结果。对吉布斯自由能ΔGf,原子生成热ΔHatm,热容 Cp,蒸发热ΔHV,液态生成热ΔHf( l) 和熵 S的拟合方程的回归系数分别为 0 .9559,1 .0 0 0 0 ,0 .990 5,0 .9969,0 .9973和 0 .992 2。     

数据流模型机SDS-l 的实现

文中全面地介绍了数据流模型机SDS-1的特点和实现方法。SDS-1模型机是一种同步和异步相结合、数据流和控制流相结合的数据流模型机,它能开发复合函数级的并行性。该模型机在Intel86/310微机和8个Intel86/12单板机组成的多机系统上实现,达到了80年代初国际先进水平。