基于遗传算法的卫星轨道改进算法

由于地面站测量精度的限制，利用卫星位置的瞬时测量数据计算其轨道根数一般存在较大误差。研究了利用地面站对卫星的多次测量数据，对目标卫星的初始轨道根数进行改进的问题。建立了一种基于遗传算法的轨道改进算法。介绍了利用该方法进行轨道改进的基本原理，及对观测数据的预处理方法。详细说明了算法实现流程，并给出了针对卫星轨道改进问题的编码方式，选择、交叉、变异操作方式及其评价函数。最后，通过例子对算法进行了仿真验证，计算结果证明了算法的有效性，为类似问题的解决提供了一定的参考。     

离散事件系统分布仿真的集中并行控制

详细介绍了离散事件系统异步仿真中的一种保守的事件／时间管理策略。包括集中式并行控制机制的基本框架、一些概念、定律以及相应的并行算法,最后举例说明了集中式并行算法的控制流程。     

直觉模糊集隶属度与非隶属度函数的确定方法

基于证据理论研究直觉模糊集隶属度和非隶属度函数的确定问题是一种新的思路.首先分析信任函数、似然函数与隶属度函数、非隶属度函数的互通性;然后给出广义基本概率分配(BPA)函数、广义信任函数和广义似然函数的定义;最后在这3个改进定义的基础上建立直觉模糊集隶属度函数、非隶属度函数模型,通过证明和实例验证了模型的正确性和有效性.     

基于多类分类支持向量机的空袭目标识别

针对已有空袭目标识别方法存在的不足,依据空袭目标的分类原则,提出了基于多类分类支持向量机的空袭目标识别方法.该方法采用支持向量机的多类分类技术,降低了经验风险,有效地提高了识别率.最后给出了一个算例,结果和专家给出的建议一致,表明支持向量机方法比较精确和简单.     

从时间角度看作战决策同步

针对作战决策同步难以定量化研究问题,提出从时间角度来定量研究作战决策同步。首先,从时间消耗角度分析作战决策同步过程,提出作战沟通的时效性指标;其次,建立具有时滞耦合效应的作战决策同步模型;最后,通过实例分析可知,该模型克服了由群体沟通意见模式造成沟通后决策水平不一致的缺点。提出采用调整网络联接和转移决策目标节点的方法,可提升作战决策同步性能,为作战决策同步定量研究提供一种新思路。     

一种新的深度卷积神经网络的SLU函数

修正线性单元(rectified linear unit,ReLU)是深度卷积神经网络常用的激活函数,但当输入为负数时,ReLU的输出为零,造成了零梯度问题;且当输入为正数时,ReLU的输出保持输入不变,使得ReLU函数的平均值恒大于零,引起了偏移现象,从而限制了深度卷积神经网络的学习速率和学习效果.针对ReLU函数的零梯度问题和偏移现象,根据"输出均值接近零的激活函数能够提升神经网络学习性能"原理对其进行改进,提出SLU(softplus linear unit)函数.首先,对负数输入部分进行softplus处理,使得负数输入时SLU函数的输出为负,从而输出平均值更接近于零,减缓了偏移现象;其次,为保证梯度平稳,对SLU的参数进行约束,并固定正数部分的参数;最后,根据SLU对正数部分的处理调整负数部分的参数,确保激活函数在零点处连续可导,信息得以双向传播.设计深度自编码模型在数据集MINST上进行无监督学习,设计网中网卷积神经网络模型在数据集CIFAR-10上进行监督学习.实验结果表明,与ReLU及其相关改进单元相比,基于SLU函数的神经网络模型具有更好的特征学习能力和更高的学习精度.     

多通道防空导弹火力单元作战仿真

对多通道防空导弹武器系统火力单元作战过程中的若干事件进行分析建模,在此基础上,建立基于可视化建模仿真环境Arena的多通道防空导弹火力单元作战仿真系统,并应用该系统对多通道防空导弹火力单元抗击空袭方饱和攻击的能力进行仿真。仿真结果证明了该系统的有效性。     

关于离散事件系统异步仿真中时钟管理机制的理论探讨

介绍了一种新的离散事件系统异步仿真方法,该方法完全摆脱了事件表数据结构,各过程之间没有共享变量,也没有一个单独的过程来处理信息的传递和过程的调度,过程之间的通信由信息驱动,它不仅克服了集中式仿真中由全局时钟控制可能造成的系统瓶颈问题,而且也避免了死锁问题。     

攻防对抗系统建模与仿真

该文首先分析了构建攻防对抗仿真系统的意义及特点 ,给出了用模块化建模方法对系统进行建模的基本思想及系统的组成结构 ,给出了航空兵、地面防空兵协同作战抗击敌来袭目标模型 ,包括进攻突防模型、防御模型以及战果评判等模型 ,最后给出了具体实现方法。