MP-GWO算法在多UCAV协同航迹规划中的应用

多无人作战飞机(UCAV)协同航迹规划是多UCAV协同作战的重要组成部分,对协同作战的结果有很多的指引作用。多UCAV协同航迹规划属于多峰值优化函数求解问题,其求解稳定性比较差。为解决多UCAV协同航迹规划求解稳定性较差的问题,首先在对影响多机协同约束条件研究分析的基础上,结合单机航迹规划求解中的核心指标,建立了多UCAV协同航迹优化函数;其次利用多种群灰狼算法(MP-GWO)在求解多峰值优化函数问题上比较稳定的特点进行求解,最后将MP-GWO分别与GWO算法、EA算法和在新增威胁环境下的求解结果相比较来验证算法的优越可行性。仿真结果表明,MP-GWO算法对多峰值问题具有求解稳定性,能够适应突发威胁环境下的求解。     

判别线性不等式组相容性的ALN法

本文将ＡＢＳ算法应用到线性不等式组上．给出了一种判别ＡＸ＜０的相容性的方法．     

Samples Selection for Artificial Neural Network Training in Preliminary Structural Design

An artificial neural network (ANN) is applied in the preliminary structural design of reticulated shells. Major efforts are made to enhance the generalization ability of networks through well-selected training samples. Number-theoretic methods (NTMs) are adopted to generate samples with low discrepancy, i.e.uniformly scattered in the domain, where discrepancy is a quantitative measurement of the uniformity. The discrepancy of the NTM-based sample set is 1/6-1/7 that of samples with equal spacing. In a case study,networks trained by NTM-based samples are compared with those trained by equal-spaced samples in generalizing performance. The results show that both the computational precision and stability of the former ANNs are more satisfactory than those of the latter. It is concluded that the flexibility of ANNs in generalizing can be effectively increased by use of uniformly distributed training samples rather than simply piling data.More reliable uniformity should be obtained, however, through NTMs instead of equal-spaced samples.     

鲁北地区商周时期的海盐业

采用XRD和XRF分析测试方法，研究了山东省渤海湾地区滨州市阳信县李屋遗址和寿光市大荒北央遗址出土的商代晚期的陶器——盔形器及附着土壤．样品的Na元素和Cl元素XRF分析结果表明：李屋遗址和大荒北央遗址出土的盔形器的含盐量明显高于其他样品，显示这二地的盔形器与早期海盐生产有关．李屋遗址出土的盔形器表面附着土样用去离子水过滤后，滤液结晶体的XRD分析结果，进一步表明该盔形器是商周时期渤海湾地区海盐生产的器物．大荒北央遗址出土的盔形器的内壁沉淀物与长江三峡中坝遗址出土的花边陶釜的内壁沉淀物具有基本相同的物相，这进一步表明其与海盐生产有关．     

SACD中的DSD技术和数据无损压缩算法

SACD是对现有CD的改进，它利用直接数字流（DSD）技术，和DST无损压缩方法，对数据进行存储。它可以存储2声道或6声道的声音数据。由于采用了全新的技术来记录声音，使它可以产生更好的声音质量，必将成为新一代的声音记录格式。本文详细介绍了1比特DSD编码技术的原理，和DST无损压缩方法的原理。     

浅谈能本管理在企业管理中的重要性

简要介绍了能本管理的涵义及其基本理念，重点阐述了能本管理的制度安排主要体现在用工制度、用人制度、分配制度和领导制度4个方面，同时指出能本管理的组织操作实质上就是建立一种“各尽其能”的运行机制，根据我国企业的组织结构，最重要的是建立一种“能级制”。     

对新疆群众体育场地设施投资现状的探讨

文章从经济学的角度出发,分别从投资政策、资金来源、运营性质和影响群众体育场地设施投资的客观因素对新疆目前群众体育场地设施的投资状况进行分析,指出阻碍新疆群众体育场地设施投资的关键所在.从理论和实践上解释体育场地设施投资缺乏的原因,力求为群众体育场地设施的投资工作提供可靠依据.     

液压蓄能式风力机组并网转速解耦优化控制

针对在风速、同步发电机负载变化情况下,液压蓄能式风力机组并网转速控制问题,提出一种新型并网转速控制方法——解耦广义预测优化控制方法（Decoupled Generalized Predictive Optimization Control, DGPOC）.首先,DGPOC利用基于广义预测的前馈解耦方法解除变量马达摆角和蓄能器比例阀开度之间的耦合关系,进而调节蓄能器比例阀,依靠蓄能器吸收波动流量,同步调节变量马达摆角实现恒转速控制,解决因风速、同步发电机负载变化引起的变量马达转速波动问题; 其次,将蓄能器比例阀的能量损耗作为性能约束项,加入到优化目标函数中,求取最优控制量,从而提高液压蓄能式风力机组风能利用率; 最后,利用建立的MATLAB-AMESim联合仿真实验平台验证DGPOC方法的有效性.实验结果表明： DGPOC方法不仅可以实现变量马达摆角和蓄能器比例阀开度两个变量的解耦,提升变量马达转速控制的快速性及鲁棒性,而且能够降低系统的能量损耗.     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

一种新的弹道目标成像匹配识别算法

为了能充分利用目标的散射中心对弹道目标进行识别,提出利用解线频调的方法,通过对距离向和方位向进行快速傅里叶变换,实现对目标散射中心成像,然后从目标ISAR像中提取目标特征信息,提出了一种新的匹配识别的方法实现对目标的分类识别。该方法利用提取的散射中心的位置和幅度信息,通过构造匹配度矩阵,进而与预设门限比较,判定目标类别。仿真实验及识别性能评估表明,该方法在设定情况下具有良好的目标识别能力。