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51.
异构仿真网络是实况、虚拟和构造(live, virtual, and constructive, LVC)仿真的基础环境支撑,合理评估其可靠性在LVC仿真应用中具有重要作用。针对复杂网络可靠性评估难以获得精确解、效率不高的问题,提出一种考虑节点失效的LVC异构仿真网络蒙特卡罗评估方法。首先,基于异构网络自身特点及因子定理,对蜂窝网络和无线传感器网络进行等效转化;其次,运用可靠性保持缩减技术对转化的仿真网络进行缩减,提高算法效率和收敛速度;最后,依据不完全可靠节点转化原则,对简化网络可靠性进行蒙特卡罗模拟,实现LVC异构仿真网络连通可靠性的评估。计算结果表明,相比传统蒙特卡罗方法,所提方法在保证计算精度的同时,方差减小,运行负载较小,稳定性更好。 相似文献
52.
针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。 相似文献
53.
针对人工调配作战资源及规划方案效率低下的问题,本文提出一种基于概率图的作战任务智能规划方法,通过统计分析判定任务间因果关系,采用GNN抽取任务中的关键事件构建概率图并计算任务规划方案成功的概率,进而基于时间序列方法预测战场态势变化,实现辅助指挥员智能决策。最后,本文在某联合登岛案例中开展了方法验证,结果表明,所提出的方法可成功实现任务规划并具有可解释性,可实现对战场态势变化的预测和快速响应,在战场上为军队提供强有力的支持。 相似文献
54.
针对一类小型低速自主水下航行器(AUV)的垂直面运动控制问题,设计了一种改进的PID神经网络控制器,实现对水下航行器在垂直面内深度和俯仰角的全局控制。利用REMUS水下航行器模型搭建了Simulink下AUV垂直面仿真控制系统,仿真结果表明,改进的控制方法克服了原方法中饱和区过大的问题,具有良好的动态性能同时能够适应不同的学习速率和网络初始权重,对水下航行器的工程实际应用具有一定参考价值。 相似文献
55.
在密集高效无线局域网部署场景中,针对传统802.11协议造成用户公平性差和吞吐量低的问题,提出一种以用户为中心的资源配置方法。该方法通过对用户进行识别分类,以用户为中心配置信道和功率,在保证用户公平性的前提下,最大化网络吞吐量。提出的功率控制机制和用户识别方法可以很简单的应用于现有无线局域网系统中。仿真结果表明,提出的资源配置方法平均提升单位基本服务集吞吐量47.3%,干扰最严重的基本服务集的吞吐量提升190%,每个基本服务集的边缘用户的吞吐量平均提升约74.3%。 相似文献
56.
57.
58.
针对装备保障网络遭受敌方攻击时所显现出的复杂性现象,对比分析网络级联过程与病毒传播过程的相似性。在已有的负载容量级联故障传递模型基础上,融入了病毒免疫传播的过程,定义保障节点的4种不同状态,构建基于病毒免疫传播理论的装备保障网络级联传递模型,更好地再现了我方保障机构受到敌方实际打击和舆情攻击时的真实状况。通过仿真对比分析表明,在防御资源有限和时间迫切的情况时,优先考虑主动免疫策略,能够取得较好的抵御级联失效的效果,还可以辅助实施目标免疫策略,从而使装备保障网络具有较强的健壮性和较好的恢复能力。 相似文献
59.
60.
针对实际生产中难以获得足量的故障样本数据导致训练中样本不均衡、样本不足等问题,提出了一种基于特征聚类的过采样算法,并将其与卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。该模型将频域信号作为模型的输入,通过卷积神经网络进行特征提取,再通过过采样技术生成新的特征数据实现数据的均衡化,将新生成的特征数据和原有特征一同输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器中完成样本的分类,实现滚动轴承的故障诊断。通过对比实验,结果表明该方法可以有效解决数据不均衡的问题。 相似文献