基于"联合指数"的作战效能评估方法研究

针对作战模拟中联合作战能力量化和效能评估的难点问题，提出利用”联合指数”法按打击力、机动力、防护：匀、信息力和保障力对武器装备的作战能力进行量化，并利用矢量求模的方式，求取武器装备整体合力，它克服了传统指数法无法对联合作战中各军兵种作战能力按统一标准量化的缺点。论文尝试利用”协同系数”方法对联合作战编组整体作战能力进行量化和分析，弥补了传统指数计算中单纯利用线性聚合方法所造成的无法反映协同作战效果的问题。最后，根据指数一兰彻斯特方程对想定背景条件下的联合作战进行了效能评估。     

基于整体效果的装备体系作战效能评估方法研究

针对武器装备体系作战效能评估进行了研究,提出了基于整体效果的装备体系作战效能评估方法,包括任务完成情况分析、整体作战效果分析、基于价值中心的等效分析、灵敏度分析及装备贡献度分析等环节。在此基础上,建立了基于整体效果的装备体系作战效能评估元模型,并设计开发了装备体系作战效能评估分析系统。实践证明,所提出的方法是可行的。     

基于面向对象的防空作战仿真

防空作战单位指挥控制模型是指挥控制系统开发的关键技术，也是防空作战指挥功能实现的核心。模型的实用性、有效性必需经过严格的检验才能应用于实际作战。目前，对模型有效的验证方法之一是利用计算机仿真技术对作战过程进行仿真，来校验模型。该文即以该应用为前提，应用面向对象的分析方法分析了防空作战单位的组成及各对象之间的关系，并建立了各组成对象的模型；简述了在仿真过程中应用到的部分数学模型；建立了仿真应用程序的流程图，并对程序的开发过程进行了简要的介绍。     

聚合作战建模研究

该文首先说明聚合作战模型建模的必要性，然后归纳了聚合作战模型的特征，给出模型的一般抽象结构及其组分的一些实用的建模方法。最后探讨了聚合作战模型一致性的有关问题。通过研究，明确了聚合作战模型建模的整体框架、主要方法和存在的问题，为进一步研制和开发聚合作战模型打下基础。     

火炮的作战效能模型

本文根据炮兵作战理论和实际作战流程，建立了用于谰定间瞄武器进行火力支援的作战效能模型，该模型不仅可以比较不同火炮系统的作战效能，还可通过修改模型参数使其能反映不同的作战强度，对炮兵的战术决策有一定的参考意义。     

陆战主战武器作战效能指数等效分析方法

对不同类陆战主战武器系统的作战效能进行客观的等效分析,是主战武器系统作战效能指数评估的困难所在。为合理地解决这一难题,提出了“灰关联综合修正的典型目标——火力空间等效法”,该法采用表征典型目标毁伤特征的客观可测指标计算“典型目标——火力等效系数”,增强了模型的客观性和可信性,得出了比其他方法更为合理的武器系统效能指数结果,为进行宏观、快速的作战辅助决策分析和作战仿真奠定了客观基础。     

基于ADC的装甲装备体系作战效能评估研究

为有效评估装甲装备体系作战的综合效能,反映装甲装备作战特点,建立装甲装备体系作战效能评估的ADC模型,分析了基于层次分析法装甲装备体系能力指标权重的确定方法,提出了基于作战仿真系统获取评估模型数据的方法,并建立了基于仿真的评估系统体系结构。该方法不仅充分反映了平时装甲装备体系的战备效能,又能反映装甲装备体系在作战运用中的动态效能。     

基于STAGE对抗仿真的水面舰艇作战能力评价

对水面舰艇使命任务和作战能力构成进行分析，提出了基于作战想定和其仿真结果的评价体系，构建了水面舰艇作战仿真模型体系。指出基于STAGE的对抗仿真关键是将仿真模型体系与STAGE模型框架的接口统一设计。在STAGE平台以舰艇防空作战想定为背景进行对抗仿真实现，说明了添加用户模型和脚本用语言开发方法，建立了基于仿真统计结果的方面作战能力计算模型。最后，以一组我国服役驱逐舰作战能力分析的仿真实例验证了基于对抗仿真的水面舰艇作战能力评价方法，结果表明该评价方法是合理的。     

反水雷UUV的作战效能模型分析

针对UUV的战术技术性能和使用特点,基于WSEIAC方法建立了反水雷UUV的作战效能基本评估模型,系统地论述了反水雷UUV作战效能的定义、量度和反水雷UUV作战效能基本评估模型及效能评定所涉及的UUV可用性、可信性及作战能力的分析方法.该模型能鲜明反映UUV装备的系统效能的物理本质,并在工程应用上具有简便灵活的特点,对于设计反水雷UUV--一种未来海军必要的新型反水雷装备,具有重要的指导意义.     

基于仿真的主战坦克作战效能评估方法

主战坦克研制工作中 ,需要建立主战坦克的性能参数与作战效能的关系。针对这种情况 ,提出了一种在坦克与坦克作战对抗仿真结果的基础上评估主战坦克作战效能的方法 ,首先建立主战坦克作战效能指标体系、主战坦克作战模型和作战仿真平台 ,然后在作战仿真平台上进行作战仿真 ,最后对仿真结果进行统计 ,并选取作战效能的主要因素 ,建立作战效能综合评估表达式。改变主战坦克的性能参数值 ,在仿真结果的基础上得到相应的作战效能 ,从而建立了主战坦克作战效能与它的性能参数的联系 ,可用于综合评价不同坦克 ,优化设计方案。实验结果表明 ,这种评价方法是合理的     

Parameter determination for a generalized fuzzy model

This paper underlines a way to evolve a generalized fuzzy model (GFM), using the interpolation of CRI and TS models in their consequent parts of fuzzy rules. The GFM possesses the index of fuzziness of CRI model and the local model of the TS model. The parameters of the GFM are estimated by a two-step process. The consequent part of fuzzy rules is reformulated to suit the LSE framework for estimating the associated parameters. By assuming Generalized Gaussian membership function for the premise parts, Gradient descent technique is used to update its parameters. The performance of two classes of GFM has been tested on two systems and it is shown that class II GFM is the best out of all the fuzzy models tested.     

PSO算法在非线性回归模型参数估计中的应用

非线性回归模型的参数估计是较为困难的寻优问题,经典方法常会陷入局部极值。由于粒子群算法是一种有效的解决优化问题的群集智能算法,它的突出特点是操作简便、容易实现且全局搜索功能较强,故将粒子群优化算法用于非线性系统模型参数估计,并通过对6种非线性回归模型的参数估计进行了验证。实验结果表明：粒子群优化算法是一种有效的参数估计方法。     

基于优势关系全序化的球队攻守能力评价研究

通过查阅文献和专家问卷调查,选取了反映球队技战术能力的九项主要指标,对2012年欧洲杯足球赛决赛阶段的16支球队31场比赛进行统计,并运用优势关系粗糙集方法和等级相关分析法对所得数据进行处理和检验。结果表明：运用优势关系粗糙集方法对球队的技战术指标进行综合评价具有较高的可靠性,能够客观地反映各队技战术能力。在揭示足球技战术发展趋势的同时,探索出合理有效的量化评价球队技战术能力的方法。     

优化非线性激活函数-全局卷积神经网络的物体识别算法

传统的物体识别算法识别精度、自适应能力弱等问题已然不能满足实际的仓储物流领域对物体识别精度的要求.近年来,相关学者提出了基于深度学习的物体识别算法,它得到一定的推广和应用.但是,深度学习在物体识别的应用过程中存在以下问题:一是深度学习模型中激活函数的非线性建模能力弱;二是深度学习模型大量重复的池化操作丢失信息.鉴于此,本文提出了一种参数形式统一且可学习的指数非线性单元(Multiple Parameters Exponential Linear Units,MPELU).它通过在ELU(Exponential Linear Units)中引入两个学习的参数,提升模型的非线性建模能力.同时,本文提出了一种新的全局卷积神经网络结构,减少大量池化操作丢失特征信息的问题.基于上述思想,本文提出了优化非线性激活函数-全局卷积神经网络的物体识别算法.利用本文所提算法对CIFAR100数据集和ImageNet数据集分别进行实验.结果表明,本文所提物体识别方法不仅识别准确率较传统机器学习、其他深度学习模型有较大幅度提升,而且具有良好的稳定性和鲁棒性.     

基于整体和局部参数估计的最优检测算法的性能比较

对以固定强度嵌入的乘性扩频水印的最优检测模型进行了研究．分别利用整体参数估计和局部参数估计方法对DFT、DCT和DWT域内最优检测的分布模型参数进行了估计，并就这两种参数估计的最优检测方法做出比较．通过实验得到以下结论：在无攻击条件下，局部参数估计的性能优于整体参数估计的性能；在有攻击条件下，整体估计的性能要好于局部参数估计的性能；压缩攻击会导致水印误检概率的增加,不同的攻击对模型造成的影响不同．     

一种快速全局运动估计算法

为了对全局运动进行准确快速的估计,在对全局运动估计算法进行研究的基础上,提出了一种快速全局运动估计算法。该算法基于非线性密度估计,采用了六参数的仿射模型。为了提高计算速度,采用了3层金字塔进行多分辨率计算,而且在每层迭代计算中,将基于块的外点去除算法与特征点提取算法相结合,这样既加快了算法的速度,又提高了计算结果的准确性。全局运动估计的实验结果表明,该算法在速度和准确性上具有一定的优势。     

快速鲁棒的全局运动估计算法

对全局运动估计算法进行研究,提出一种新的快速且鲁棒性较好的全局运动估计算法.全局运动估计是MPEG-4中的sprite编码中的关键技术,其性能将直接影响编码效率和速度.所提出的算法比传统的Levenberg-Marquadet方法要快,而且参数估计比较准确.新算法是基于非线性密度进行估计的,采用了六参数的仿射模型.为了提高计算速度,采用了3层金字塔进行多分辨率计算,而且在每层迭代计算中都抽取重要的特征点进行计算,同时结合了Gauss-Newton优化计算方法.为了保证计算的准确性,采用基于直方图和基于块两     

Packing circles within ellipses

The problem of packing circles within ellipses is considered in the present paper. A new ellipse‐based system of coordinates is introduced by means of which a closed formula to compute the distance of an arbitrary point to the boundary of an ellipse exists. Nonlinear programming models for some variants of 2D and 3D packing problems involving circular items and elliptical objects are given. The resulting models are medium‐sized highly challenging nonlinear programming problems for which a global solution is sought. For this purpose, multistart strategies are carefully and thoroughly explored. Numerical experiments are exhibited.     

基于粒子群优化算法的非线性系统模型参数估计

非线性模型的参数估计是较为困难的寻优问题,经典方法常会陷入局部极值。由于粒子群算法是一种有效的解决优化问题的群集智能算法,它的突出特点是操作简便、容易实现且全局搜索功能较强,故将粒子群优化算法用于非线性系统模型参数估计,并通过对3种典型的非线性模型的参数估计进行了验证。实验结果表明：粒子群优化算法参数估计精度高,是一种有效的参数估计方法。