基于继电辨识自整定控制器的研究

为了在复杂的动态操作环境下实现PID参数的自整定,探讨了基于继电反馈的参数自整定法,仿真结果表明使用该方法可以轻易实现自整定.一方面证明了这种识别和控制程序的先进、简单.另一方面,与以往的方法相比,这种新控制器有更强的抗干扰性、更好的鲁棒性能和动态响应.此外,该方法成功地应用于有大的时间滞后的一阶加纯滞后(FOPDT)系统,这是其他传统PID自整定方法所不能实现的.     

用于目标跟踪无线传感器网络的动态分簇算法

针对跟踪精度和网络能耗的问题,提出了一种用于目标跟踪无线传感器网络的基于预测的动态分簇算法.把目标运动过程看作是高斯马尔可夫过程,根据目标历史轨迹,估计下一时刻位置坐标和运动速度,然后基于估计结果优化选择分簇的簇头和簇成员,形成一个动态分簇来实现目标跟踪.仿真结果表明:该算法使目标跟踪有较好的跟踪精度,能有效均衡网络能耗,延长网络寿命.     

NSHT预警装备体系网络化建模与分析

针对NSHT的运动特性和NSHT预警装备网络化趋势,对NSHT情报的分布式碎片化的特点进行了分析,设计了装备体系节点间的信息流向。在此基础上,提出了基于复杂网络理论的NSHT预警装备体系网络模型,并对网络模型的拓扑结构、统计特征等进行了研究,提出了NSHT预警装备体系连接结构的设计建议和应用思路。     

FINANCIAL VERSUS HUMAN RESOURCES IN THE GREEK–TURKISH ARMS RACE 10 YEARS ON: A FORECASTING INVESTIGATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

This paper looks into the Greek–Turkish arms race a decade after an earlier contribution to the issue that relied heavily on artificial neural networks. The time period between the two papers contributes to the reliability of the results derived, not just by increasing the number of observations, but also mainly by incorporating the progress made in the realm of artificial intelligence. The focus on the case of both countries unlike the paper mentioned above that dealt with just the Greek side provides ample room for comparative purposes regarding the determinants of defense expenditure on both sides. The results derived in terms of input significance estimation support the findings of the earlier research as indicated above, pointing to the leading role of the demographic preponderance of Turkey over Greece. The paper also points to the fact that 10 years later, Turkey continues to set the arms race rules against its rival by determining the defense expenditure of Greece, whereas the role of the latter in affecting the military spending of Turkey is non‐existent.     

利用循环网络的降落伞开伞载荷补偿方法

为了对降落伞充气展开过程中的开伞载荷进行更加准确的预测,提出一种基于循环神经网络的开伞载荷补偿计算方法,包括模型架构和数据处理方式。该方法将充气时间法计算的预测值代入循环网络进行二次计算,使最终结果能够更加贴近试验真值。使用多层前馈网络、标准循环网络与长短时记忆网络三种网络进行比较,验证了所提模型预测结果的适用性和准确性,研究了学习率、输入层维度和隐层维度等超参数对模型性能的影响,并给出了基于长短时记忆网络的补偿模型最优训练条件。实验结果表明,利用循环网络进行开伞载荷预测具有较好的拟合结果,为机器学习与降落伞工业的学科交叉研究提供了一定的参考方向。     

基于Kalman滤波器的放大转发双向中继联合信道估计方法

针对遵从放大转发协议的双向中继网络的联合信道估计问题,提出了一种基于Kalman滤波器的新方法。首先根据联合信道构成特点将其划分为自干扰部分及传输部分,通过AR模型对这两部分自相关函数进行近似化处理,建立了联合信道时变过程的状态方程,结合接收的训练序列信号,给出了具有Kalman滤波器形式的估计方法。随后在证明了该方法的一致收敛性质的同时,列出了误差性能限所满足的Riccati方程表达式。仿真结果表明,新估计方法相比于最大似然方法在均方误差方面具有明显的性能优势。     

美国网络霸权对中国国家安全的影响及对策

随着互联网对现实世界的影响越来越大,战略地位越来越突出,获得网络主导权、占据网络制高点成为各国竞相努力的目标。美国在全球网络管理、网络技术、网络文化、网络军事等方面处于霸主地位。美国网络霸权对中国的政治安全、信息安全、文化安全、军事安全造成了极大的威胁。中国应综合采取各种措施,应对美国网络霸权的冲击和挑战,维护国家安全和利益。     

基于ANP的多目标网络目标重要度评估方法＊

针对多目标网络中重心的抽象性及不易打击的特点,分析影响重心的关键要素及其依赖关系,提出了基于改进网络分析法的多目标网络重心模型,利用该模型分析目标相对于重心的重要度。研究了该模型涉及的两个关键技术,即改进判断矩阵以提高决策的速度和克服决策的主观性,利用协调理论确定要素之间的依赖关系。以分析某地区多目标网络的过程为例,验证了该模型的有效性和合理性。     

具有分布时滞的随机反应扩散细胞神经网络的几乎必然指数稳定性

研究一类具有分布时滞和反应扩散的随机细胞神经网络的稳定性。通过构造Lyapunov泛函,并利用It公式、半鞅收敛定理以及不等式技巧,得到了系统几乎必然指数稳定的充分条件。     

一种改进的二进制检测传感器网络解析目标跟踪算法

对二进制检测传感器网络的解析目标跟踪算法进行了研究,提出了一种改进的解析目标跟踪算法.改进算法与原算法相比,不需要外推判断目标的相关运动参数,而是在目标通过3个以上传感器节点时,一次性地确定目标的速度和直线运动轨迹,易于实现.仿真实验表明:该算法能够较精确地解算出目标的运动参数,适用于部署稀疏、节点采样时间间隔较大、节...