一种高精度弹道导弹落点预测方法

为高精度预测弹道导弹落点,提出了高精度落点预测算法,即首先基于椭圆弹道粗估计所划定的落点范围搜索可能目标,然后基于4D外弹道模型应用遗传算法对弹道导弹弹道进行精细预测.该算法可快速划定目标搜索范围并精确生成弹道导弹轨迹;以导弹必定攻击我方军事目标的基本假定改变了以往算法仅依靠弹道特性的局限,并支持多弹头弹道导弹的落点预测.仿真实验表明该算法的运行时间平均在2s以内,精度在100m范围,可以满足弹道导弹预警的时间和精度要求,也可为多弹头同时预测落点.     

广义模型服务器的设计与实现

模型的管理与运行一直是决策支持系统的核心,为了有效地实现广义模型的管理,组合和运行,文章设计和实现了一个广义模型服务器。它基于TCP／IP协议,采用三层客户／服务器机制,对模型的表示和运行进行了规范化,通过命令语言在客户端进行模型的管理和运行。该服务器可以对模型、算法、实例、工具等决策支持资源进行有效地管理,它既可广泛地应用于各领域的决策支持系统的开发,也可单独作为决策支持工具进行各种领域问题的辅助决策,文中系统地介绍了该服务器的设计和实现的理论和技术问题。     

在辛基异羟肟酸存在的情况下二氧化锰的吸附与浮选行为

通过吸附研究、电泳迁移率测量、缸外光谱和哈里蒙德浮选管试验,对辛基异羟肟酸在电解二氧化锰上的吸附进行了研究。室温下的吸附测量和浮选研究表明,吸附密度和浮选曲线的峰值出现在 pH 9左右。红外光谱显示,二氧化锰表面出现碱性的异羟肟酸锰化合物。电泳迁移率研究指出,异羟肟酸特性吸附在二氧化锰/水界面上。在升温条件上的吸附测量表明,吸附密度随温度升高而增加。从而认为,吸附的活性成分是异羟肟酸。     

苏联锰矿特性及对锰矿石、锰精矿和锰烧结矿的技术要求

苏联已探明的锰矿储量主要集中在两大矿区:即尼科波尔矿区和恰图拉矿区。矿床均为沉积型矿床。合计储量占苏联锰矿总储量的88%,其中,尼科波尔矿区占储量的45%。这两个矿区的开采量占苏联锰矿总开采量的96%以上。     

低品位锰矿的物理和化学处理

本研究的目的是通过还原焙烧和磁选改进用于锰铁生产的Mn/Fe比,同时通过酸浸回收锰以便从Tirodi矿山(中央邦)的低品位锰矿中生产电池级二氧化锰。木炭被用作还原焙烧的还原剂。锰矿在323—363K的温度范围内,有黄铁矿存在的情况下稀硫酸浸出。研究了搅拌速度、温度、粒度、酸浓度以及黄铁矿与锰矿之比对溶解速度的影响     

全国烧结厂管理及技术改造厂长经验交流会在四川省乐山市召开

全国烧结厂管理及技术改造厂长经验交流会在四川省乐山市召开根据冶金部１９９５年度信息网活动计划和烧结球团信息网正、副网长工作会议的决定，冶金部烧结球团信息网于１９９５年６月９日至１２日在四川省乐山市召开了“烧结厂管理及技术改造厂长经验交流会”。来自全国...     

复杂地形环境下的电磁覆盖范围并行算法

复杂地形环境下的电磁覆盖范围的仿真计算需要强大的计算能力作为支撑,搭建基于消息传递接口的机群实行并行计算能够解决该问题。基于此,建立复杂地形环境下电磁覆盖范围的并行算法模型,设计并行过程中任务粒度选择和并行性能实验。在实验室多机环境下,仿真计算速度得到提高,为类似并行计算问题的任务粒度选择提供了参考。     

基于几何结构失真模型的图像质量评价研究

客观图像质量评价研究的目的是设计一种和视觉感知保持一致,且适用于各种失真模型的质量评价方法. 传统的结构相似度量质量评价方法忽视了自然图像本身的特点,不能很好地评判某些失真类型图像. 本文根据人眼视觉系统(Human visual system, HVS)在感知图像质量过程中的特点,探索自然图像的本征几何结构特征, 考虑像素点的方向失真、幅度失真和方差失真,提出了一种新型的基于图像几何结构失真模型的完全参考质量评价方法. 在标准数据库上的实验结果表明,本文方法适用于所有失真模型图像数据的质量评价, 计算复杂度相对较低,得到的图像客观评价结果和主观评价方法具有更好的一致性, 能够很好地反映人眼对图像质量的主观感受.     

基于C~4ISR系统仿真的报文编解码方法研究

分析了C4ISR系统仿真中报文编解码的几个关键问题,逐个给出了独到的解决方法。从编解码规则存储、数据结构和编解码函数的设计几个方面,并且结合报文编解码的流程给出了C4ISR系统仿真中报文编解码的详细设计方法。针对C4ISR系统报文的复杂性和灵活性,提出了一种新颖的编解码方法,有效地解决了报文种类多、编解码方式灵活等问题;而且,与传统的方法进行了比较,从而可以看出其编解码的优劣点。采用现在流行的XML文档对编解码规则进行存储;数据结构和编解码函数采用C++语言进行描述;从软件工程的角度给出了数据流图和主要的程序流程图。仿真结果证明,编解码函数的设计方法思路新颖、编解码效率高、可扩展性好。     

基于聚类的模糊神经网络预测系统

本文在Ｔａｋａｇｉ提出的神经网络驱动的模糊推理基础上,提出了基于聚类的新模糊神经网络的和学习算法。