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71.
机载激光武器作为一种新概念武器受到各军事强国的关注。介绍了机载激光武器系统组成、工作原理和特点,分析了机载激光武器系统的作战应用;提出了机载激光武器系统的关键技术及其应用中需要解决的技术问题。 相似文献
72.
提出GPR数据Curvelet域随机噪声压制与高频补偿同步处理方法.首先,将GPR数据变换到Curvelet域,结合其多角度、多尺度的稀疏性,给出随尺度和角度变化的自适应阈值函数进行随机噪声的压制;其次,根据电磁波在完全弹性介质中的传播规律,结合Curvelet的多尺度多角度特性,求取时变补偿因子,倒数加权对应的尺度、角度,补偿高频损失;最后,进行Curvelet反变换,获得随机噪声压制与高频补偿以后的GPR数据.该方法属于完全数据驱动,克服了传统方法人为因素的影响. 相似文献
73.
74.
针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性. 相似文献
75.
李欣珏 《系统工程理论与实践》2020,40(6):1478-1494
在人民币国际化不断推进,人民币汇率双向波动加强的背景下,构建具有优良预测能力的汇率预测模型愈发重要.参数模型对汇率预测的能力不仅取决于模型设定是否正确,还取决于模型能够同时:一方面能否迅速探测模型参数的结构性变化以使用最佳信息估计模型参数,另一方面能否及时识别模型解释变量以使用最佳解释变量对汇率进行预测.本文构建了自适应变元算法.该算法不仅能实时检测模型参数的结构性变化,探测参数的最大化同质区间,同时还能对变量进行及时识别以选择最佳模型解释变量,提高模型的预测能力.在样本外向前3至24个月的汇率预测中,自适应变元算法能显著超越随机游走,马尔可夫机制转换模型,误差修正模型,实时最优窗算法,多元自适应可变窗算法与其他经济基本面模型包括:弹性货币模型,购买力平价模型,利率平价模型,泰勒规则模型,偏移泰勒规则模型.变量选择结果显示,自"811"汇改以后,经济基本面因素决定了人民币汇率走势.中国与其他发达经济体包括欧元区,英国与日本的经济基本面同样能够决定美元兑人民币汇率走向.另外,自"811"汇改之后,人民币汇率预期相比于"811"汇改之前更易受到外部冲击的影响,合理的人民币汇率预期监管依然需要依赖于实行有管理的浮动汇率制度,防止汇率风险. 相似文献
76.
针对港口危化品物流风险管理中风险因素众多和交互影响的复杂性,构建港口危化品物流的WRT风险评估模型.首先基于物理-事理-人理WSR理论构建港口危化品物流风险评估指标框架,其次通过风险过滤和排序RFRM理论对风险因素进行双重过滤,保留关键风险因素.然后基于TSS情景构建理论从物理、事理和人理三个层面构建港口危化品物流的多维风险情景,通过深入剖析各风险情景下风险因素之间的耦合关系,刻画港口危化品物流中的不同风险状态与风险源最后,基于熵权法和贝叶斯理论对我国7个重要港口进行多维情景风险评估,结果表明天津港和南京港整体风险较大,多数情况下二维情景风险大于三维情景风险,同时从多维风险情景下对物理、事理、人理的耦合风险进行分析,展示了各港口的薄弱环节,最后为港口危化品物流风险管理提出建议. 相似文献
77.
为了提高相干激光雷达风切变预警算法的预警率,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和相位差校正法的风切变预警算法。首先,利用PCA对雷达回波信号进行低阶主成分向量提取以实现信号重构,提高信噪比。其次,采用基于快速傅里叶变换的相位差校正法对回波信号峰值频率进行校正,降低回波信号能量泄露。然后,分别利用旋转电机实验数据和小型飞机实验数据对所提算法进行性能评估。结果表明,采用所提算法估计相干激光雷达回波信号峰值频率的平均绝对误差为0.26 MHz,对实际低空风切变的预警率为92.31%。所提算法可以有效降低相干激光雷达回波信号频率估计误差,实现低空风切变预警。 相似文献
78.
轨道交通网络能吸引路网上的客流,因此可以缓解交通拥堵和环境污染等城市问题。采用效用函数构建平台客流模型,并从网络平台视角刻画轨道交通网络平台的客流状态。追踪中国上海相关数据,运用普通最小二乘法、工具变量法——二阶段最小二乘法、异质性分析、稳健性检验等处理方式,对比分析直接网络外部性效应与交叉网络外部性效应,实证检验直接网络外部性与交叉网络外部性对平台上的客流影响。结果显示:增加站点数量对乘客选择轨道交通出行的意愿影响有限;上海轨道交通网络平台的客流规模超过平台自身的最佳荷载量,导致乘客数量源源不断地流失。 相似文献
79.
80.
多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system, MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法。分析算法框架及训练方法,针对算法集中式训练、分布式执行的特点,采用并行方法完成经验回放池数据采样,并在采样过程中引入优先回放机制,实现经验数据并行流动、数据处理模型并行工作、经验数据优先回放。分别在OpenAI多智能体对抗、合作两类典型环境中,从训练轮数、训练时间两个维度对改进算法进行了对比验证,结果表明,并行优先经验回放机制的引入使得算法性能提升明显。 相似文献