聚类分析法在通用装备保障训练考评中的应用

针对通用装备保障训练考评的特点,探讨了利用聚类分析法对通用装备保障训练考评成绩区分与排序,并给出了对通用装备保障分队的训练考评成绩进行区分与排序的实例。     

支持向量机在弹药训练消耗量预测中的应用

针对部队平时弹药训练消耗量预测过程中,样本采集数目较少的实际情况,采用了一种新的预测方法———支持向量机。该方法基于统计学习理论的原理,较好地解决了小样本的学习问题。并以某部队1997—2002年弹药训练消耗量为学习样本,建立了弹药年消耗量的预测模型。计算结果表明,这种方法比传统的方法有更少的误差和更好的预测精度。     

熵理论在装备保障指挥组织结构优化中的应用

把熵理论应用于装备保障指挥组织结构的优化设计,并以某军区装备部机关组织结构为例,从量化的角度比较改革前后组织结构的时效熵和质量熵,得出结论:改革后的军区装备部机关组织结构有序度优于改革前机关组织结构有序度。     

遗传算法在装备调拨辅助决策中的应用

利用遗传算法求解装备调拨中的路径优化问题和运输装载问题,并利用MATLAB进行了实例仿真,对装备调拨的辅助决策具有积极的意义。     

影响合成旅实战化装备保障能力问题与对策

针对“跨越-2020库尔勒B”演习中,装备保障矛盾问题突出、维修保障难度大的情况,从装备保障力量发展不均衡、保障分队自身保障存在不足、人才储备弱的影响;高温、潮湿、风沙、高海拔等周边环境恶劣程度的影响;器材筹措效率高低、器材储供管理的好坏、器材利用率高低的影响;指挥控制链路关系、感知战场态势、控制战场节奏的影响四个方面存在的问题,对解决提出的问题进行了思考,从固强补弱装备保障力量、积极适应战场周边环境、优化器材储供管理和筹措渠道、提高装备保障指挥控制能力等方面着手,结合演训地区实际装备保障存在矛盾问题出发,探索和研究实战化训练中装备保障的对策措施,以期为部队实战化装备保障提供借鉴。     

支持原位计算的高效三角矩阵乘法向量化方法

向量化算法映射是向量处理器的难点问题。提出一种高效的支持原位计算的三角矩阵乘法向量化方法:将L1D配置为SRAM模式,用双缓冲的乒乓方式平滑多级存储结构的数据传输,使得内核的计算与DMA数据搬移完全重叠,让内核始终以峰值速度运行,从而取得最佳的计算效率;将不规则的三角矩阵乘法计算均衡分布到各个向量处理单元,充分开发向量处理器的多级并行性;将结果矩阵保存在乘数矩阵中,实现原位计算,节省了存储空间。实验结果表明,提出的向量化方法使三角矩阵乘法性能达到1053.7GFLOPS,效率为91.47%。     

决策支持系统可视化快速集成环境

决策支持系统的快速集成环境的研究一直是决策支持系统研究的核心内容。本文研究了决策支持系统可视化快速集成技术及其实现 ,并重点介绍了作者开发的决策支持系统可视化快速集成环境研究Vi sualDSSBuilder及其在开发过程中所解决的技术难题。     

一种通用仿真支撑系统在模拟器研制中的应用

介绍了一种通用仿真支撑系统MINIS的功能及主要特点,阐述了其建模原理与实现方法,并以一个电站模拟器研制的实例说明了其在仿真软件开发中的应用.     

基于卡尔曼滤波的单矢量水听器水中多目标方位跟踪

对单矢量水听器接收的声压和质点振速信息进行联合处理,采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,从而实现多目标声源方位的估计。对于低信噪比的情况,难免会引入较大的方位估计误差。采用最小二乘法对目标方位轨迹进行拟合并建立预测模型,然后通过卡尔曼滤波对单矢量水听器估计的目标方位轨迹进行优化。结果表明：单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应用统计特性表示;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;对于水中目标而言,1阶多项式足以进行方位轨迹拟合,再采用卡尔曼滤波能够有效提高目标方位跟踪精度。     

某型武装直升机武器系统故障诊断研究

战时快速准确地查找故障部件和制定排故方案是实施战场抢修的前提和基础。目前武装直升机武器系统结构组成日趋复杂,功能模块高度集成,仅凭人工经验进行维护难度较大。为了提高故障诊断效率,采用故障树分析与专家经验相结合的方法,建立了某型武装直升机武器系统故障模型,设计了一种快速故障诊断与辅助决策系统,有效减少了维修保障人员故障排除时间,提升了故障处置效率与准确度,具有重要的实际应用价值。