空对空导弹允许发射区算法

对导弹系铣设计进行的综合研究表明,允许发射区的计算和确定提供了导弹主要特性的性能综合,并可用于最终鉴定导弹的性能特性是否满足战术技术要求。本文首先分析了一种先进的空空导弹系统,确定导弹对允许发射区边界敏感的主要性能特点,在此基础上提出了导弹允许发射区的算法。最后简单介绍一种近距离格斗弹的允许发射区计算程序包。     

基于改进的OCSVM 算法的工控网络异常检测算法

为提高工控系统异常流量检测能力,设计一种结合孤立森林(isolation forest,iForest)和单类支持向量机 (one-class support vector machine,OCSVM)的混合算法。采用孤立森林算法检测训练数据中的离群点,将离群点剔 除以降低其对单类支持向量机决策函数的影响;基于正常数据训练单类支持向量机模型,结合特征选取和参数优化 进一步提高异常检测模型的检测率。实验结果表明：在燃气管道数据集上,该算法模型的检测率提高至92.51%,特 别是对异常行为的召回率和查准率上升,优化了异常检测模型的性能,满足可靠性要求。     

基于Pix2Pix算法的虚拟图像生成与可用性验证

目前基于深度学习的目标检测算法需要大规模的训练数据,然而实地收集数据一般周期较长,且针对某些特定场景(如高原、沙漠等)搜集大量数据较困难,难以满足深度学习算法的训练要求.本文采用了一种基于Pix2Pix算法的图像生成方法,在收集到少量真实图像的基础上,利用Pix2Pix算法产生虚拟图像,并设计试验验证虚拟图像的可用性.试验结果表明,虚拟图像和真实图像具有相似的灰度特征和边缘特征,利用真实图像训练的目标检测模型能够准确识别虚拟图像中的车辆、行人等目标,该虚拟图像生成方法能够生成与真实图像具有相似目标特征和背景特征的图像,是一种有效的数据增强方法.     

基于最小二乘法的硅二极管I-V 特性建模

为研究硅光电器件的性能,对基于最小二乘法的硅二极管伏安(I-V)特性建模进行研究.分析二极管的I-V特性,采用多项式回归分析算法对实验测量的非线性数据集进行拟合,通过最小二乘法推定系数来构造其矩阵,求取反应硅二极管I-V特性的数学模型参数,通过预测值与实际测量值之间的误差分析来验证算法拟合经验公式的准确性.结果表明,该算法和程序可广泛应用于非线性数据集的多项式回归分析中.     

地空导弹武器系统火力分配模型

利用目标的航路捷径P、目标在发射区 (杀伤区 )内飞行时间Tstl、目标的飞临时间Tfl和表示不同武器系统性能的权系数 ,针对不同类型目标建立了一个实时的火力分配模型 ,并简要的描述了数学优化模型与该火力分配模型的区别 .     

基于最小二乘支持向量机的航材备件需求建模

基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的航材备件需求预测模型,根据航材备件需求的保障任务、航材性能、环境及人事等影响因素建立.假设系统为单输入单输出,定义其输入输出时间序列集.采用LS-SVM算法,确定NARMAX函数.最后利用系统在正常输入输出时的数据对LS-SVM进行离线训练,得到系统需求模型.     

基于RS理论的支持向量机分类模型

基于粗糙集(RS)的支持向量机(SVM)分类模型用RS预处理原始样本数据,通过属性和对象的约简消除输入样本数据冗余条件和样本,简化样本数据空间维数.预处理后数据作为样本数据训练SVM,其模型采用模糊离散.用C 编程实现仿真,选用RBF核函数训练SVM,仿真证明该分类模型提高训练速度和分类精度.     

基于支持向量机的预测控制算法

采用基于支持向量机的模型预测控制法来实现非线性模型预测控制.控制器设计采用改进MOUSE(Modifled Univariate Search)方法来解决非线性约束优化问题.其具体实现通过计算种群适应值函数、检查每个解是否满足约束条件、选取一定数量产生子代的种群计算相应适应值,更新设计变量等步骤完成.     

基于BP网络的反辐射导弹允许发射区火控解算

通过分析几种导弹允许发射区火控解算方法,提出将BP网络应用于反辐射导弹允许发射区火控解算,经仿真试验发现可以很好地解决实时性和精确度的问题,而且效果良好,具有良好的发展前景.     

基于目标机动预估的空空导弹可发射区建模及仿真分析

为适应空战中目标逃逸机动的剧烈态势变化,提出了基于目标机动预估的空空导弹可发射区问题,并进行了概念定义; 设计了机动预估模型,根据导弹与目标的相对方位信息,从战术层面对目标逃逸机动方式进行一步预估; 基于多种实际约束,建立了导弹、目标和相对运动模型; 针对黄金分割法在对可发射区解算时存在搜索范围不完备的问题,提出了初始搜索空间自适应动态修正的改进办法; 利用改进的黄金分割搜索策略,实现对可发射区边界值的快速精确搜索。仿真结果表明,基于目标机动预估的可发射区简化了不可逃逸问题的搜索时间,扩大了导弹的攻击范围,有利于导弹战术使用性能的充分发挥。     

基于错分代价的故障预测技术安全性能评估方法

研究了一类考虑错分代价的故障预测技术安全性能评估方法.鉴于概率论不精确的特性,针对两类故障类别的统计数据构建了错分代价模型,在此基础上确立了错分代价最小的故障趋势判别定理;从两类故障类别出发,构建了多类故障类别预测的错分代价模型以及错分代价最小的故障趋势判别规则,并给出了故障预测技术安全性能评估的基本流程;用火箭控制系...     

空地多目标攻击中制导炸弹可投放区计算研究

建立了某型卫星制导炸弹在大气层内制导飞行的弹道模型,探索了求解多目标可投放区(LAR)的技术途径,给出了具体的求解策略.在分析和比较国内外LAR计算方法优劣性的基础上,针对传统模拟搜索法收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的快速搜索算法.该算法利用射程多项式拟合模型为变步长模式搜索法提供搜索初值,最大限度的降低迭代次数.算...     

基于导向矢量特征的多源DOA降维估计

针对利用智能学习方法进行多信号源方向估计模型难以构建的难题,文中提出了一种有效的降维构建方法。该方法首先对构造的DOA矩阵进行特征分解,获取各个信号源的DOA矩阵导向矢量,这样就可以用单信号样本来训练RBF神经网络模型,然后利用训练好的模型分别对分离出来的信号导向矢量进行映射估计,从而达到了对多信号源来波方向进行降维估计的目的,仿真结果也证明了文中方法的有效性和可行性。     

基于决策树算法的IT专业就业模型

针对当前高校毕业生就业困难、人才培养方案不能适用社会需求等问题,对基于决策树算法的IT专业就业岗位和知识需求聚类模型进行分析。基于大数据技术,以IT专业学生就业及社会招聘信息为例,通过爬虫技术进行数据挖掘,并对数据进行爬取、清洗、存储等操作,获取包括岗位、工作地点、薪资、学历、工作经验、知识技能等属性的数据集合。根据特征集合及数据集合,采用ID3算法,以最大信息增益为目标,构建基于决策树算法的IT专业就业岗位和知识需求聚类模型。试验结果表明,该模型可促进IT人才资源科学管理与决策、解决高校IT专业毕业生就业难、提高高校IT人才培养水平。     

作战辅助系统中基于深度学习的投影图像颜色补偿方法

为了在复杂环境下实现显示系统的快速布置，提高现代战争中野外指挥系统建立的机动性，提出一种基于深度学习的投影图像颜色补偿方法，实现大规模数据在任意复杂颜色平面的可视化显示。该方法利用端到端的深度学习网络，基于一个模型和一个目标函数，规避了深度学习中多模块固有的缺陷；通过增加CompenNet网络层数，增加训练模型中图像特征的提取数量；采用改进的损失函数SSIM+Smooth L1计算图像相似度，增强损失函数的鲁棒性和稳定性，同时加快网络的收敛速度。实验结果显示，改进的CompenNet网络在相同24个数据集上训练迭代1 000次后，生成的图像峰值信噪比平均值提高5.54%，结构相似性平均值提高0.14%，均方根误差平均值降低0.14%，人眼主观感知投影效果也表现得更好。     

基于RBF神经网络的SO2的预测

基于RBF神经网络的SO2的浓度预测,选取一定的历史数据建立径向基函数神经网络训练模型,进行拟合训练.将芜湖市1993年到2001年大气SO2的浓度历史数据用于径向基函数神经网络,建立训练网络模型,通过训练优化提高训练可靠性.再用该模型对芜湖市大气中SO2的浓度进行预测.     

神经网络专家系统在发动机故障诊断中的应用

将神经网络与专家系统相结合形成了神经网络专家系统，其核心部分采用BP神经网络．以发动机为诊断对象，获取故障数据后，采用3层BP神经网络模型对网络进行训练，经过几种不同网络参数的对比后，设定了合理的网络训练参数，训练后获得了期望的误差值0．01，并采用VB6．0软件设计了专家系统的人机交互界面，为专家系统在发动机故障诊断中的应用提供了有益的参考．     

数据库中基于粗糙集的分类和约简

把粗糙集理论与基于概率统计ID3算法结合建立粗糙集约简模型，可处理不精确扣模糊数据集信息，多维属性元组组成的粗糙集数据可用公式描述论域、有限属性、条件属性、决策属性、属性值集扣信息函数，用数据表格描述对象以建立知识表达系统，粗糙集分类约简用ID3算法可消除冗余数据集扣冲突检测，用粗糙集理论处理不一致扣不确定数据集可得到知识等价类，通过ID3算法对比决策树，可导出数据集确定性规则扣不确定性约简规则。     

应用神经网络识别液体火箭发动机的故障模式

简要介绍了神经网络的基本理论和误差后向传播算法，给出了应用神经网络的液体火箭发动机故障诊断系统框图，分析了液体火箭发动机的故障模型，提出了数据训练神经网络，为网络训练提供了新的途径。最后，基于模型数据，应用神经网络识别液体火箭发动机的几种故障模式。