基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

海上要地防空反导阵地优度排序研究

针对海上要地防空反导作战中发射阵地优度排序问题,结合要地面积较小、各备选阵地自然环境条件差别不大的实际情况,提出一种以各阵地与保卫目标间距离来衡量阵地优度的评价指标体系构建方法。首次将各己方目标的重要度作为对应评价指标的权值,并提出一种基于网页排名(PageRank, PR)算法的评价指标赋权方法。通过算例仿真可得,本文提出的方法能够给出科学、准确的备选阵地优度排序,为解决海上要地防空反导阵地选择问题提供了一种新思路、新方法。     

改进萤火虫算法及其收敛性分析

萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度。针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引入位置置换变异和差分进化算法中的最优变异策略,在保持种群多样性的同时,增强算法跳出局部最优的能力。采用马尔可夫过程证明了算法以概率1收敛到全局最优。利用基准函数和装箱问题对算法进行仿真测试,结果表明,改进后的算法能够有效跳出局部最优,对给出的所有问题均能找到理论最优解,寻优精度和成功率有明显提升。     

DTNs中一种基于节点有效交互度和效用的节能路由算法

延迟容忍网络是一种通过节点机会通信的网络类型.由于该网络中节点不易预测的移动性模式和容易中断的连接,路由算法一直是DTNs中研究的重点.但是目前从节省能量消耗角度提出的路由算法较少.文章提出一种基于节点有效交互度和效用的节能路由策略.首先,从节点有效交互度出发来进行转发传输速率控制,在节能与转发成功率之间自适应调整.其次,从节点效用出发设置消息携带者转发概率,选择合适的节点进行消息转发,避免网络产生过多消息副本.再次,仿真实验结果显示,与其他路由算法相比,该文提出的算法在保障网络消息传递率的基础上可以降低约6%～15%节点能量消耗.     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。     

基于改进乌鸦搜索算法的无人艇新型路径规划策略

鉴于无人艇的实际航行需求,所规划的路径应满足顺滑性和经济性要求,为此提出一种基于改进乌鸦搜索算法和新型路径拟合方法的路径规划策略。文中提出一种新型路径拟合方法,用于优化转向点的数量并对转向点进行圆弧过渡处理,从而缩短路径长度,并保证无人艇在航速稳定的情况下实现转向,在此基础上提出一种改进的乌鸦搜索算法,用于优化路径转向点的位置。算法的改进主要体现在3个方面：采用反向学习策略以提高初始种群质量及多样性;提出一种动态变化的意识概率以提高算法局部和全局的搜索能力;采用莱维飞行策略以改善搜索的方向性和有效性。仿真结果表明,所提出的新型路径拟合方法优于B样条曲线拟合方法和直线段拟合方法。迭代计算和方差分析结果表明：在优化新型拟合路径方面,所提出的改进乌鸦搜索算法相较于标准乌鸦搜索算法、差分进化算法和遗传算法具有更高的收敛精度和鲁棒性,能更高效地处理无人艇路径规划的实际问题。     

蒙特卡罗方法的尺寸效应

通过Monte Carlo方法对硬胶球系统的排空作用进行了研究。在模拟研究中,通过对不同尺寸单元内胶体的排空力的研究揭示尺寸效应的存在。研究结果显示当模拟单元的尺寸较小时。同一浓度胶体的排空力与尺寸较大的系统会有明显的变化．而当模拟盒子的尺寸较大时,同一浓度胶体的排空力基本不变化。     

BP网络自适应学习率研究

分析了自适应学习率BP算法,并对其进行了总结分类,针对每一类介绍了几种具体的自适应学习率BP算法。最后结合XOR问题把一种自适应学习率BP算法和标准BP算法进行了比较和评价。     

基于改进自适应遗传算法的组卷研究

针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值分布的变化特点,启发性地提出了一种新的基于小生境技术的自适应遗传算法（ANGA）。根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,引入了一个自适应的常数Cmin,通过白适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率。详细介绍了ANGA应用于组卷问题的步骤。涵盖了其中的各项关键技术：组卷策略、编码方案、适应值函数的确定、选择交叉变异箅子的实现。并以目前的计算机等级考试三级信息管理技术的组卷为例,采用ANGA算法进行了仿真计算。仿真结果表明,ANGA算法能够成功地应用于自动组卷。算法能够以100％的概率在较短的时问内完成组卷,组卷效率高、成功率高;且算法对初值不敏感．具有较好的鲁棒性。     

基于BP网络的装备维修质量评估设计

依据有关规定和武器装备的特点,提出了装备维修质量评估的指标体系,并给出了指标体系标准化处理的方法。在此基础上,建立了基于BP网络的装备维修质量评估模型。通过训练,该模型具有了对装备维修质量的评估功能。实验结果表明：该模型用于装备维修质量评估,减少了传统装备维修质量评估方法中人为因素的影响,并且评估误差很小。