基于BP神经网络的飞机机体研制费用估算

提出一种应用人工神经网络预测飞机机体研制费用的方法.该方法利用偏最小二乘法对飞机性能参数进行了主成分提取,用这些主成分作为BP网络的输入变量,建立了一种基于BP神经网络的飞机研制费用的估算模型,应用该模型对典型的飞机机体研制费用进行了预测.预测结果表明,该方法是有效的、可行的.     

基于RBF神经网络的装备使用保障费用预测

使用保障费用的估算是寿命周期费用管理的重要组成部分,通过分析使用保障费用估算存在的问题,利用RBF神经网络构建了时间序列的预测模型,并应用于装备使用保障费用预测研究.通过对某型装备使用保障费用的预测分析,实例表明该模型具有较好的预测精度,可用于装备使用保障费用的预测和估算.     

基于BP神经网络的武器装备研制项目风险评估模型

应用BP神经网络对武器装备研制项目风险进行评估.先建立评估模型,再求出模型中误差函数调节的连接权值和阈值,并将输出层作为网络结果输出.其训练网络的样本集为可信度高的权威性评价结果,可通过专家对以往类似装备研制过程的数据进行总结得到.将训练的权值和阈值储存,对拟评价的项目进行预测.     

改进BP网络在装备维修费用预测中的应用

提出了一种BP神经网络理论的改进算法,在此基础上建立了时间序列对象的预测模型,根据预测模型,对某型装备使用维修费用进行预测,并与实际使用维修费用进行了对比.结果表明此模型准确,并具有应用泛化能力,该算法为费用预测提供了一条新途径.     

基于LS-SVM的装备研制费用建模与分析

应用最小二乘支持向量机原理建立基于最小二乘支持向量机的装备研制费用预测模型,利用LS—SVM方法对装备研制费进行预测步骤包括样本数据准备、模型训练学习、训练结果评估等循环过程,然后应用实例进行预测与分析。结果表明采用最小二乘支持向量机进行装备研制费用预测,所需样本量少、预测精度高、泛化能力强。     

基于改进PSO-LSSVM 的军用工程机械研制费用预测模型

针对传统参数法对装备研制费用进行预测存在的局限性问题,采用改进粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）对LSSVM模型进行改进,构建军用工程机械研制费用预测模型。运用2种优化策略改进粒子群算法,对种群初始化过程进行控制、克服粒子群算法易于早熟的缺点。用改进后的粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数和核参数,以获得更好的预测效果。预测结果表明：该费用预测模型运用于军用工程机械研制费用预测,明显优于传统预测模型,具有很好的预测精度和效率。     

应用RBF网络的导弹研制费用预测

影响导弹武器系统研制费用的因素含最大有效射程、目标容量、导弹最大飞行速度、发射质量及研制周期.建立基于RBF神经网络的费用预测模型,其算法步骤包括:预测算法思想、归一化原始数据、样本集输入数据的选取.该模型不仅克服了因专家主观因素而造成的影响,且提高了算法的运行效率和模型的预测精度.     

基于BP神经网络的装备失效率预测研究

装备伴随使用时间的增长,失效率会不断升高;因此准确预测装备失效率,对于及时准确评估装备性能,开展视情维修具有重要的指导意义;鉴于BP神经网络的高度非线性映射能力,利用此模型对装备失效率进行预测;分析得到了BP模型的输入层和中间层的最优神经元数;此时实际值与预测值的方差为0.038 7,达到要求。     

灰色神经网络在空舰导弹寿命预测中的应用研究

结合灰色理论与BP神经网络建立了灰色神经网络组合预测模型.该模型有效地将灰色理论弱化数据序列波动性的优点和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合.利用三种灰色模型及灰色神经网络模型对某型空舰导弹某电子设备的失效时间进行预测,研究结果表明灰色神经网络预测效果明显优于灰色模型,是一种实用的且精度较高的预测方法.     

应用改进的BP神经网络预测导弹的研制费用

结合导弹武器系统研制的特点，分析并确定了影响导弹武器系统研制费用的主要因素，并在前人研究的基础上，提出了基于改进的BP神经网络的费用预测模型。该模型不仅克服了以往由于专家主观因素而造成的负面影响，而且提高了算法的运行效率和模型的预测精度。通过具体的实例分析比较，充分证明了利用该方法的科学合理性。最后探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题，并给出了一些有益的建议。     

基于仿真的采办探讨

虚拟仿真是解决复杂系统开发过程中高风险问题的一种有效途径。装备采办过程中数据量大、交互频率高，必须积极应用虚拟仿真技术。本文论述了基于仿真的采办(SBA)的必要性和意义，并系统地分析了SBA的基础环境与应用过程，探讨了SBA在美军武器装备采办中的应用效益及其在我军中的发展前景。     

基于XML的数据库系统研究

XML是标准通用标记语言(SGML)的子集，又称元语言。利用其基本规则可创建针对特定领域的标记语言。XML允许用户界面和结构化数据相分离，具有不同来源的数据无缘集成等优点。在比较XML数据模型和传统数据库模型伏缺点的基础上，根据文件类型定义(DTD)，提出了关系数据库与XML结合，组成XML数据库系统的方法。它采用关系数据库反映数据集根节点的子节点，组织根节点的各子树内客，形成数据对象，建立元数据库和对象数据库。基于XML的数据库系统以XML标记数据，解决了数据间的复杂关系。以数据库而不是文件仓储组织数据，有利于管理和维护。     

基于.NET平台的MapXtreme二次开发

MapXtreme系统包括Internet、图形平台MapInfo和基于ActiveX OCX的MapX控件技术.采用Web Brower/Web Seve结构模式在NET平台下对该系统进行二次开发.通过在后台服务器端运行MapXtreme及响应局域网用户对空间图形信息及图形相关联信息的属性信息的访问请求,实现对矢量图形的放大、缩小、漫游等操作.     

基于群体AHP的作战指挥决策支持系统研究

基于群体AHP的CCDSS体系结构,由人机接口、问题分析/处理、群体推理、群体层次分析、模型库及管理、数据库及管理、知识库及管理、通信库及管理等子系统组成.系统负责收集并确定作战指挥待决策问题的主要因素,收集各专家对主要因素之间关系的判断,以及各专家对各因素相对重要性的判断.再调用模型库对各主要因素之间的关系进行分析,并据此形成问题的结构化模型;最后调用模型库对各个因素的重要程度进行处理,输出问题处理结果.     

三唑类含能化合物研究进展

三唑类含能化合物是近些年发展的一类新型含能化合物,具有高生成焓、高氮含量和高热稳定性的特点。本文从分子结构出发,综述了单三唑类、双三唑类、吡唑基三唑类、噁二唑基三唑类和四唑基三唑类等40余系列含能化合物的最新合成研究成果,对部分化合物性能进行了阐述。并结合三唑类含能化合物的性能特点,指出基于构效关系设计新型三唑化合物,平衡能量-安全间的矛盾关系,是发展高能钝感三唑含能化合物的有效策略;在此基础上,设计合成笼状三唑含能化合物是较具潜力的发展方向,并提出筛选综合性能优异的三唑化合物开展应用研究。     

Web页面数据的分页技术分析

eb分页技术分为临时记录集和存储过程分页.前者调用ADODB属性的Recordset对象打开记录集,并用临时记录集分页及服务器端游标选取记录集.后者用数据库对存储过程预编译,并调用其内存版本二次访问同一存储过程.无论数据量大小,响应时间均相等,并支持存储过程数据库系统.     

基于数据链的空空导弹使用评估方法研究

针对空战对抗中武器系统使用评估时效性差的问题,在分析评估所需数据种类的基础上,设计了数据链信息下传流程,分析了数据时延机理,然后根据导弹攻击区和杀伤概率区评估导弹发射条件的优劣。根据数据链下传的飞行参数和武器参数,模拟出目标、导弹飞行虚拟轨迹,判定导弹的攻击效果。通过设定三组仿真场景,分析在不同发射区域和目标机动的情况下导弹不同的命中概率,验证了文中提出的实时评估方法的有效性。     

基于多Agent的供应链模型研究

基于多Agent的供应链建模包括分析供应链实体组成、处理流程确定、业务处理Agent设计和业务处理单元框架4层建模．由于Agent具有目标、知识、标识等属性，其通用结构由通讯、业务处理、推理、学习、消息等单元组成．Agent间通信通过基于KQML封装的消息传递．鉴于信息共享是Agent协作的基础，任务分解强调Agent间的交互，故物流和信息流的影响可以通过这两种消息传递的机制得到处理．     

黑索金(RDX)为基的挠性炸药研究

通过对RDX炸药的敏化处理和挠性炸药配方研究,研制了一种传爆起爆性能优良的挠性炸药.其具有良好的热安定性和相容性,并通过了GJB2178-94标准所规定的八项安全性能鉴定试验,可用于直列式引信和起爆传爆系列.     

基于LS-DYNA软件的水下爆炸数值模拟研究

文中就LS—DYNA软件在水下爆炸数值模拟中的应用,在近场爆炸、远场爆炸、气泡脉动等方面的具体实现方法以及各项计算参数对计算结果的影响进行了研究。