小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。     

基于熵理论的网络空间作战指挥系统结构优化研究?

作战指挥系统的优劣程度,通常用系统内信息传递的及时性和准确度两项指标进行衡量,结构熵理论中时效和质量两种度量方式可以有效地对这两项指标进行定量分析。运用这一理论对网络空间作战指挥系统的传统型构建方式和改进型构建方式分别建立了系统有序度模型,结合实例进行评价分析,从而论证两种作战指挥系统结构优劣程度,为网络空间作战指挥体系的构建提供参考。     

航母综合作战区警戒兵力对潜警戒能力及配置

在定量分析综合作战区航母受敌潜艇威胁、警戒兵力对潜警戒能力的基础上,依据航母综合作战区警戒兵力配置的基本原则,提出了航母综合作战区对潜警戒兵力配置的方法,可为反潜作战指挥员优化航母综合作战区对潜警戒兵力的配置提供决策支持与参考。     

飞行器航路规划算法分析

针对现代军用飞行器任务规划系统航路规划的特点,分析了飞行器航路规划的基本要求,阐述了目前国内外应用和研究的几种航路规划算法:A*搜索算法、遗传算法、粒子群算法、数学规划算法、电势理论法等,并对飞行器航路规划算法的发展趋势进行了展望.     

多核数字信号处理卷积算法并行优化

针对国防科技大学自主研发的异构多核数字信号处理(digital signal processing, DSP)芯片的特征以及卷积算法自身特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能多核并行卷积实现方案。针对1×1卷积提出了特征图级多核并行方案;针对卷积核大于1的卷积提出了窗口级多核并行优化设计,同时提出了逐元素向量化计算的核内并行优化实现。实验结果表明,所提并行优化方法实现单核计算效率最高能达到64.95%,在带宽受限情况下,多核并行扩展效率可达到48.36%～88.52%,在典型网络ResNet50上的执行性能与E5-2640 CPU相比,获得了5.39倍性能加速。     

纯方位系统定位与跟踪的本载体最优轨线方程及其最优轨线

给出了纯方位系统在目标任意变速变向运动或不动情况下,目标定位与跟踪中的本载体确定性控制最优和次优轨线方程以及其最优轨线。这一结果是完全用解析方法得到的。     

增量比例导引弹道仿真研究

通过引入附加增量,对传统的比例导引方法进行改进。建立了增量比例导引方法的数学模型,运用Matlab语言进行仿真计算,分析了不同的比例导引系数、附加增量对导引弹道及导弹与目标相遇时间的影响,得到不同导引系数及附加增量下的弹道曲线和弹目相遇时间,仿真结果表明与传统的比例导引方法相比,在比例导引系数不变的情况下,选择合适的附加增量可以减少导弹与目标的相遇时间。     

基于模糊多目标决策的舰艇导弹优化配置

运用模糊理论和多目标优化理论探索舰艇编队所携带导弹的合理配置。采用灰色系统理论的关联度分析方法,得出各型导弹对理想导弹的关联度,构建进攻能力和防御能力的隶属度函数;通过多目标优化模型的求解,实现各型号导弹的最优配置。使用该优化算法,当舰艇编队面对不同的攻防任务时,能有效地辅助军事指挥员做出最优决策。     

改进粒子群算法在导弹火力分配中的应用

粒子群优化算法是一种新兴的优化技术,思想来源于人工生命和演化计算理论.由于该算法简单易实现,可调参数少,目前已得到广泛研究和应用.在建立导弹武器火力分配数学模型的基础上,运用改进粒子群算法对模型进行了最优化求解,实例的计算结果表明该优化算法对于模型的求解具有较好的收敛性.     

一种基于SVM的炮位校射雷达弹道外推新方法

SVM是一种理论依据充分的机器学习新算法,主要用于对有限个样本的分类识别和回归建模.将一条弹道视为一个训练样本,利用SVM回归方法在不同弹道之间归纳弹道落点的规律,从而可以对未知弹道的落点进行预测.将SVM引入弹道外推是重要创新,构建具有代表性的训练样本,以及统一样本空间维数等是技术创新.仿真实验表明,SVM可以提高弹道外推精度,同时缩短外推时间.