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991.
战术级军事行动仿真模型的仿真度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以舰艇战术级行动仿真模型为对象,分析阐述了提高作战仿真模型仿真度的必要性;研究提出了仿真度概念和仿真度指标体系,建立了系统仿真度、模型仿真度和指标仿真度等仿真度指标评估模型,分析提出了性能数据检验法、靶场数据校验法、实际数据检验法、实射数据比对法等模型仿真度评估的方法。最后给出了应用的结论和建议。 相似文献
992.
研究了马尔可夫跳变参数时滞随机系统的鲁棒保性能控制问题。通过构造一个Lyapunov函数,并应用Ito微分公式沿系统对其求微分,再利用线性矩阵不等式(LMI)的性质和广义Ito公式,给出了此类系统保性能控制律存在的充分条件,估计了其保性能值,同时,控制器的设计归结为一族LMI的求解问题。最后,数值算例说明了方法的有效性。 相似文献
993.
基于Lyapunov稳定性理论,时具有参数不确定性的T-S模糊时滞系统的鲁棒稳定性和无源性进行了研究.具有参数不确定性的T-S模糊模型可以任意精度近似连续非线性不确定系统.假设系统中的参数不确定性是范数有界的.运用Lyapunov稳定性理论给出了鲁棒无源控制器存在的充分条件.通过解一组线性矩阵不等式(LMIs),可直接获得鲁棒无源控制器.所设计的鲁棒无源控制器能够保证对于T-S模糊时滞系统中所有的参数不确定性,闭环系统都是鲁棒稳定的并且是严格无源的.并且,通过求解带有约束条件的线性矩阵不等式问题,可以设计出具有最大耗散率的鲁棒无源控制器.数值例子验证了所提出设计方法的有效性. 相似文献
994.
995.
性能是软件系统的内在属性之一,主要取决于体系结构选择和软件设计.基于模型的性能预测方法可以在软件开发完毕前得到性能需求满足情况的评价,也可帮助系统进行性能规划和调优.使用随机进程代数PEPA对J2EE应用交互过程进行了建模,该模型描绘了远程调用过程和容器处理过程的细节,能有效反映分布式应用中影响性能的主要因素.基于PEPA模型提出了一种面向COTS系统的性能预测方法,并可用于指导改进系统的响应性和可伸缩性.通过一个J2EE实例验证了方法的有效性. 相似文献
996.
研究用于SAR图像目标增强的lk范数正则化方法的最优性能.从有偏参数估计的统计性能极限角度,将达到渐进最小总方差的参数估计看作目标增强的最优效果.根据Bayes框架以及罚最大似然估计原理,研究了达到最优性能时正则项需满足的条件,该条件与图像大小、信号统计分布以及观测数据噪声方差有关,可为模型设计与迭代算法设计提供依据.并证明了仅当噪声方差较小时lk范数约束才能使得处理结果达到该最优估计性能.仿真实验验证了该结论的正确性. 相似文献
997.
Conventional artificial fish has some shortages on the interaction with environment, other fish, and the animator. This article proposes a multi-tier interaction control model of artificial fish, realizes the interaction model through integration of virtual reality technology and Markov sequence, and provides a virtual marine world to describe the interaction between artificial fish and the virtual environment and the interaction between the artificial fish and the animator. Simulation results show that the interaction model owns not only the basic characteristics of virtual biology, but also has high trueness interaction function. 相似文献
998.
运用基于Bayes的方法对红外空空导弹进行抗干扰性能评估时,只能分别得到导引头和导弹控制系统的抗干扰概率P<,g>、P<,c>及其置信区间,而难以求出导弹复杂系统的抗干扰概率在一定的置信度下的置信区间.针对该问题,提出用Bayes近似限的方法拟合导弹导引头、控制系统的整个串联系统的抗干扰概率的分布,得出该复杂系统的置信度为y的近似置信区间的求解公式,并给出导弹串联系统数字仿真中抗干扰概率的置信区间的求解实例,对该求解方法的正确性进行了验证. 相似文献
999.
1000.
Interval Time Series Analysis with an Application to the Sterling-Dollar Exchange Rate 总被引:2,自引:0,他引:2
Traditional econometrics has long employed "points" to measure time series data. In real life situations, however, it suffers the loss of volatility information, since many variables are bounded by intervals in a given period. To address this issue, this paper provides a new methodology for interval time series analysis. The concept of "interval stochastic process" is formally defined as a counterpart of "stochastic process" in point-based econometrics. The authors introduce the concepts of interval stationarity, interval statistics (including interval mean, interval variance, etc.) and propose an interval linear model to investigate the dynamic relationships between interval processes. A new interval-based optimization approach for estimation is proposed, and corresponding evaluation criteria are derived. To demonstrate that the new interval method provides valid results, an empirical example on the sterling-dollar exchange rate is presented. 相似文献