基于大数据分析的潜射武器作战运用

摘要：针对潜射武器作战运用中的大数据分析问题,对潜射武器作战运用进行研究。论述大数据概念以及特点, 重点阐述神经网络、群体智能和相关分析3 种大数据分析方法的主要思想、应用范围,提出潜射武器作战运用与大 数据分析技术相结合的装备健康状态评估、火力分配优化、边界条件验证等作战运用模型,指出大数据分析在潜射 武器作战运用中应用的可行性。研究结果表明：大数据分析技术对潜射武器的作战运用和数据处理有一定帮助。该 研究可对大数据分析在解决潜射武器作战运用提供一定参考。     

基于模糊神经网络的导弹故障诊断

将模糊神经网络应用于导弹的故障诊断。经过仿真试验发现，模糊神经网络可以充分利用专家知识的不确定性，而且诊断效果相当好。     

美军游戏开发／训练模式

研究了美军游戏的开发模式以及训练模式,为我军的游戏训练的开发和应用提供参考。     

图论和定性仿真相结合的潜在通路分析

将图论和定性仿真相结合用于潜在通路分析,提出了一种电路元件建模方法,将元件表示为元件各个属性的集合.利用两种方法对电路建模,并利用邻接矩阵表示电路定性模型,然后利用深度优先原则找到某一开关组合下的所有通路,通过元件状态和功能之间的关系,确定了每一通路实现的功能,并与期望功能比较找到了潜在通路.利用两种电路建模方法对同一个实例进行仿真,仿真结果表明,这两种方法均可以正确的找到潜在通路.但是前一种方法的计算量要大于后一种方法.     

装备综合诊断系统关键技术研究

综合诊断是装备技术保障领域的一种新思想和策略．为此,通过对综合诊断定义的理解和对装备诊断功能和诊断相关组件的分析,针对装备维修存在的问题,提出了综合诊断系统工程的若干关键技术．这些关键技术已被采纳应用到多型装备的综合诊断工程,并发挥了重要作用．     

基于蒙特卡洛方法的火箭残骸落点范围预测

为确定残骸落区的具体范围并保证足够精度,建立了基于蒙特卡洛法的落点范围预测模型。首先通过解析法和代入法分析了分离点参数误差对残骸落点可能造成的影响,进一步分析推进剂、动基座、制导系统、分离力、高空风和残骸不定状态对分离点参数的影响或是直接作用于残骸运动过程的影响,并采用直接模拟方法在实例的基础上进行了单项的蒙特卡洛落点范围预测。确定各影响因素的形式、程度和概率分布后,进行了综合因素影响分析,将任务单位可能实际遇到的情况分为基于实测分离点参数和基于标准分离点参数的蒙特卡洛落点范围预测,根据使用场景的变化把六个单项因素适当运用到上述两种综合因素影响分析中,并给出了实例图示。     

基于聚类分析的综合神经网络集成算法

研究神经网络集成是一种有效实用的分类方法,权值是影响神经网络集成性能的重要因素。为了克服神经网络集成固定权值的缺陷,提出一种基于聚类分析的综合神经网络集成算法。算法首先将样本分类,每类样本中加入其他样本类一定数量的中心样本,不同的神经网络学习不同类的样本。根据输入数据与样本类别之间的相关程度自适应调整集成权值。算法不仅用于自适应调整集成权值,而且是一种产生个体神经网络的训练方法。四个数据集上的仿真试验证实了算法的有效性。     

导弹平台测试系统设计方法研究

运用建模的技术对导弹平台测试系统进行模型设计过程中,关键是实现测试系统需求描述模型、结构模型和行为模型等的设计;首先对导弹平台测试系统的工作流程进行了分析,然后在此基础上利用UML建模方法进行测试系统的各项模型设计,通过分解用例图说明测试系统的需求描述模型,分析系统的结构体系及关联关系建立了测试系统的结构模型,运用序列图建立了测试系统的行为描述模型;最后,根据上述模型设计提出了系统的结构及布置关系的设计方案,并且在实际导弹平台测试系统开发中得到了应用,实现了测试系统的各项测试功能;结果表明,采用该建模方法不但能够有效提高系统设计的效率,而且系统在实用性的基础上,还具有复用性及拓展性。     

基于FDDI的潜射武器测试系统设计

伴随着计算机技术和通信技术的发展,网络化、通用化、模块化测试已成为潜射武器测试发展趋势,现阶段武器系统测试单一、操作复杂,自动化程度较低,因此,为满足潜射武器测试需求,本文设计了一种基于FDDI的潜射武器网络测试系统,丈中详细介绍了FDDI技术结构,武器测试信号特征,FDDI组网设计及其各部件设计,该网络测试系统对提高潜射武器系统测试效率、降低测试成本、保障装备战斗力具有重要作用。     

一种组合导航滤波性能评估算法

目前组合导航系统滤波算法众多,但是对各种算法的性能评估研究较少。文中提出了滤波算法性能评估算法。首先论述了用于组合导航的主要滤波算法,然后提出滤波算法的性能指标：滤波精度、鲁棒性、实时性以及容错能力,并给出各个指标的定量表达式,最后给出滤波器性能数学模型。通过仿真试验验证了滤波器性能指标的有效性。