飞机朝后座椅的保护作用模型研究

为了进一步提高民航旅客运输的安全性和减少飞机事故的伤亡率,对飞机座椅朝后这一新概念,从安全防护的改善方面进行了系统分析和定量的描述,建立了冲撞缓冲效果的估算模型,进行了相关的简单试验,并分析了空难幸存案例,从中得出结论,如果把飞机座椅朝后安装,可以主动地、大幅度地提高事故中对人体的防护能力,减少伤害率.另外,通过比较发现,由此带来的改善,并不减少飞机原有的性能指标,也不增加成本和维护的复杂性.最后提出了分级布置飞机客舱座椅的建议,以便保留部分朝前的座椅供一些有偏好的旅客进行选择,使所有的座椅安全性都有所提高,起到了系统优化的作用.此模型为新一代面向用户的飞机设计,提供了一个系统安全分析的基础.     

基于多Agent的可控网络安全系统研究

移动安全Agent扫描各客户主机的漏洞,采集记录异常活动的审计日志,实现事前和事后的安全保障,但移动Agent自身的通信和迁移的安全性同样重要.首先结合硬件特征属性密钥和用户信息,实现基于Agent技术的多因素认证系统,在认证基础上,利用非对称加密技术和密钥管理,保障Agent通信和迁移的安全性.Agent作为软件,容易受到外部破坏,采用检测代理,通过Agent的协作,利用地址解析协议对网内节点的扫描,将广域网扫描机制转化为简单易行的内网扫描,从而保障客户主机中认证Agent的部署可靠性.实验结果表明,该系统效率高,可扩展性、通用性好.     

基于偏好DEA模型的应急资源优化配置

从应急系统中应急资源的投入产出的整体相对效率考虑, 提出了新的资源优化配置的非参数DEA模型,对应急系统中应急资源总体利用情况进行了评价.在此基础上,考虑到决策者的偏好信息,构造了偏好的DEA资源配置决策模型.最后,通过对一个算例的具体分析,清楚地表明,在资源总量控制的情况下,利用本文提出的非参数偏好DEA模型对应急资源进行统筹安排和合理配置,可以大大提高应急系统的整体相对效率.     

《系统工程》来稿须知

1、思想新颖,观点明确,论证严密,不得泄露国家机密,切勿一稿多投。2、文题应简明、具体、确切,概括文章的要旨,符合编制题录、索引和检索的有关原则,并有助于选择关键词和分类号。3、本刊执行《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范》,凡投寄本刊的稿件,     

一类生物演化模型的统计特性

在给出的生态系列演化模型中 ,首先 ,每次只让适应度最小的物种发生变异 ,直到其适应度比原来高为止 ,对此我们给出了每一次变异所需时间的数学期望 ,并证明了最小适应度序列是几乎必然收敛的 ;然后 ,逐渐增加相互作用的强度 ,通过数值模拟表明 ,相互作用是生态系统多样性的根源.     

High-end equipment development task decomposition and scheme selection method

Decomposition of tasks and selection of optimal schemes are key procedures in high-end equipment development processes.However,such procedures are highly innovative,technology intensive,interdisciplinary,and multi-party engineering projects,making the decomposition and scheme selection more difficult and complicated than that in the development of ordinary equipment.In this study,we consider three factors,namely,functional structure,task granularity,and task feasibility in task decomposition of high-end equipment development.Based on the principles of systems engineering,a method of task decomposition is proposed.As for decomposition scheme selection,a method based on the superiority and inferiority ranking(SIR)method mixed information and multiple attribute decision making is proposed by considering attributes of scheme feasibility,uncertainty risk and task integration complexity.To verify the proposed method,development of a military electric vehicle is used as an example to demonstrate the calculation process.     

《系统工程》来稿须知

1、思想新颖,观点明确,论证严密,不得泄露国家机密,切勿一稿多投。2、文题应简明、具体、确切,概括文章的要旨,符合编制题录、索引和检索的有关原则,并有助于选择关键词和分类号。3、本刊执行《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范》,凡投寄本刊的稿件,须提供以下资料:①100～300字的内容摘要(中英文):摘要应具有独立     

INSTRUCTIONS FOR AUTHORS

Journal of Systems Engineering and Electronics,keeping abreast with the development trend of science and technology wordwide,reports the latest develop-ments and achievements in both theoretical and practical aspects of systems engineering,electronics and related research areas.The journal welcomes high quality original papers from a wide range of countries.The scope of the journal includes systems engineering,military systems,electronic technology,defense elec-tronic technology,control theory and practice,soft-ware algorithm and simulation,reliability,computer development and application,and other topics in all related fields.     

人民币汇率预测的两种模型

通过对汇改后人民币对美元汇率的波动情况进行分析,采用周期-ARMA模型和多变量的CAR模型,对人民币汇率进行短期预测.结果表明,两种模型都能对原始数据达到很好的拟合,对于实际的预测分析,周期-ARMA模型的预测结果较为平稳,而参考了恒生银行汇价的CAR模型对汇价的波动更加敏感.因此,利用两个模型进行组合预测,可以得到更高的预测精度.     

《系统工程》来稿须知

正1、思想新颖,观点明确,论证严密,不得泄露国家机密,切勿一稿多投。2、文题应简明、具体、确切,概括文章的要旨,符合编制题录、索引和检索的有关原则,并有助于选择关键词和分类号。3、本刊执行《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范》,凡投寄本刊的稿件,须提供以下资料:     

遗传算法在神经网络控制中的应用与实现

比较了遗传算法与神经网络的特点,并对将遗传算法用于前向神经网络的可能性进行了研究,同时阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性,提出了一种融合遗传算法的神经网络控制方法,该方法采用多层前向神经网络作为遗传搜索表示方式的思维,以神经网络为基础,用遗传算法 习神经网络的权系数,即保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力,将遗传算法和神经网络相结合,分析了遗传算法基本参数及神经网络结构、隐层和输出层节点非线性函的选择,设计了用遗传算法学习神经网络权系数的软件实现方法,成功地实现了机械手逆运动学求解问题及倒立摆的控制,仿真结果显示了遗传算法快速学习神经络权系数的学习效率与收敛精度,确保了快速达到全局收敛,克服了多层前向神经网络传统的BP学习算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷,表明了该方法的可行性与有效性。     

AN INFORMATION THEORETICAL APPROACH TO NEURAL NETWORKS

The purpose of this paper is to present a unified theory of several differentneural networks that have been proposed for solving various computation, pattern recog-nition, imaging, optimization, and other problems. The functioning of these networks ischaracterized by Lyapunov energy functions. The relationship between the deterministicand stochastic neural networks is examined. The simulated annealing methods for findingthe global optimum of an objective function as well as their generalization by injectingnoise into deterministic neural networks are discussed. A statistical interpretation of thedynamic evolution of the different neural networks is presented. The problem of trainingdifferent neural networks is investigated in this general framework. It is shown how thisapproach can be used not only for analyzing various neural networks, but also for the choiceof the proper neural network for solving any given problem and the design of a trainingalgorithm for the particular neural network.     

容错神经网络研究

容错神经网络理论是分析和设计高可靠性的神经网络的理论和方法。容错神经网络的研究对于揭示人脑神经系统的容错机理和丰富容错系统理论有重大意义。本文结合所做的研究工作,系统地提出了容错神经网络的理论框架,为容错神经网络的理论和应用研究的深入奠定了基础。     

电液系统神经网络自适应控制的研究

提出一种采用神经网络非线性系统控制的结构及原理．即采用两个ＢＰ神经网络,一个用来对被控系统进行在线辨识,另一个用做非线性自适应控制器．并对具有未知外部负载干扰的电液位置伺服系统进行了动态仿真,讨论了神经元激励函数形状因子、神经网络节点数以及神经网络训练次数对控制系统性能的影响     

基于一种改进的RBF神经网络的直接甲醇燃料电池建模

针对直接甲醇燃料电池(DMFC)系统过于复杂，难以数学建模。应用一种改进的RBF神经网络对DMFC系统进行辨识建模。模型以甲醇的浓度和流速为神经网络辨识模型的输入量，电池电压／电流密度为输出量，利用1000组实验数据作为训练和测试样本，建立了不同甲醇浓度和流速下电池电压／电流密度动态响应模型。应用仿真对建模的有效性和精度进行了检验，并与BP神经网络辨识的效果进行了对比。仿真结果证明RBF神经网络比BP神经网络收敛得快，建模精度高，从而为设计DMFC实时控制系统奠定了基础。     

前向神经网络泛化问题研究

针对前向神经网络泛化问题,从函数论的角度分析了影响前向神经网络泛化性能的因素。为了提高网络的泛化性能,从理论上分析指出,在网络学习过程中通过增加隐含层神经元来降低网络最大固有误差和最大样本误差的同时,要求确保网络泛化定义域尽可能接近网络输入定义域,否则将有可能降低网络的泛化性能。通过数值试验验证了上述结论。     

神经网络软件的开发与实现

神经网络软件的开发与实现段建新，汪浩，刘佩林（长沙国防科技大学七系，长沙４１００７３）ＤｅｖｅｌｏｐｉｎｇｔｈｅＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＳｏｆｔｗａｒｅＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＤｕａｎＪｉａｎｘｉｎＷａｎｇＨａｏＬｉｕＰｅｉｌｉｎ（Ｄｅｐａｒｔｍ...     

高阶带阻滤波器优化设计研究

众所周知，传统BP神经网络收敛速度慢、学习效率低。之所以如此，主要原因在于人工神经元输出函数的同一化。本文提出的神经网络模型的主要特点是：用正交基函数作人工神经元的输出函数，而且每个神经元的输出函数各不相同。该神经网络模型有效克服了传统BP神经网络收敛速度慢、学习效率低的致命缺陷。本文还详细研究了FIR线性相位滤波器的幅频特性与余弦基函数神经网络算法的关系，给出了高阶带阻滤波器优化设计实例。计算机仿真结果表明了该算法在高阶带阻滤波器设计中的有效性和优异性能。     

Elman与BP神经网络在矿井水源判别中的应用

介绍了Elman神经网络与BP神经网络,以谢一煤矿为例,分别利用Elman网络与BP网络,针对地下水化学特征分别建立突水判别模型,实例结果表明:Elman网络模型比BP网络模型具有更高的判别精度,更快的运算速度,更好的反应地下水系统特性,为矿井水害防治提供了一种辅助决策手段.     

基于细胞神经网络的牌照倾斜校正及单字切分

车牌自动识别中 ,牌照倾斜和单字切分不准确会使字符识别率下降。为此提出基于细胞神经网络的牌照倾斜校正及单字切分的方法。由阴影检测器得到包含字符的块状区域 ,并得到块状区域的上、下边缘线 ,从而得到牌照的倾斜角度 ,对牌照进行倾斜校正。对校正后的图像 ,用相连单元检测器去除边框及其它干扰 ,并用另一个离散时间细胞神经网络模板完成单字切分。结果表明 ,利用细胞神经网络可以较好地完成牌照倾斜校正和单字切分 ,为后面的字符识别作了较好的准备。