基于仿真数据采集单的仿真评估需求研究

在装备系统仿真与评估领域中,出现了仿真建模与评估需求之间的工作难以协调,难以相互支持的现象。针对该问题,提出了仿真数据采集单的思想,即以评估需求为牵引,建立评估指标,针对底层末级评估指标,建立一个可供评估者与仿真建模者交互协商的平台以使仿真数据采集单能确保仿真可采集,需求可体现。以装甲坦克分队作战效能仿真评估为例,借助仿真数据采集单,仿真执行的结果表明,该方法获得的仿真数据满足了评估需求,也明确了建模仿真的目的。     

属性添加情况下的概念格重构算法

研究在给定的形式背景下,通过逐步添加属性建造概念格的方法.一般地,初始概念格可由部分属性生成.当添加属性时,得到了新节点与它在原概念格中的直接父节点是一一对应的结论.证明了所有新节点在原概念格中的直接父节点,只可能在某个节点和它的子节点中.基于上述性质,给出了添加属性情况下的重建概念格算法.此算法的优点是生成新节点的范围小,构建概念格的速度快.     

多输入多输出问题效率的影响因素分析方法

为挖掘多输出多输出问题相对有效性的关键影响因素,达到控制与管理的这些主要因素能够有效提高其相对有效性的目的,根据多输出多输出问题的DEA效率指标因素与各指标因素之间的灰色关联度大小,确定多输入多输出问题效率的关键影响因素,并通过案例证实该方法的有效性和可行性.     

基于观测器的丢包网络控制系统控制器设计

针对网络控制系统的数据包丢失(丢包)问题,提出将网络控制系统中的丢包问题看成是被控对象输入矩阵的切换问题和控制器对象输入矩阵的分别切换问题,进而将网络控制系统看成是由矩阵切换决定的切换律未知的切换系统,将丢包等效为切换系统中子系统之间的切换。采用李雅普诺夫函数方法,对每个由矩阵形式决定的子系统设计了基于观测器的状态反馈控制器。利用线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMI)的可行解给出了计算状态观测器和控制器的参数化方法。最后通过仿真算例验证了该方法的有效性。     

有时延和数据包丢失的网络控制系统反馈控制

针对同时具有网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统,假设数据包丢失率一定,网络诱导时延小于一个采样周期,将网络控制系统建模为具有事件率约束的异步动态系统。提出了使得该系统达到指数稳定的动态输出反馈控制器的设计方法。利用遗传算法获得了NCS的事件衰减率的局部极大值。通过仿真算例证明了该方法的有效性。     

一种基于网格的数据集成服务系统分析

网格技术越来越多的应用于仿真领域中。仿真程序包含很多数据密集型应用,它们需要使用大量分布的数据库资源。如何访问和操作这些异构的数据库资源是应用程序的关键问题。在利用现有的访问网格中异构数据源方法的基础上,提出了基于网格服务的异构数据源集成体系结构,可以在应用过程中动态绑定数据源;同时在选择数据服务的时候采用基于Qos的选择模型,可以有效的避免服务失效的现象。     

自动化系统数据挖掘问题的模拟退火解法

数据挖掘是近年来发展起来的新技术,指挥自动化的辅助决策过程也越来越依靠数据挖掘求解。通过数据挖掘,可以有效地处理海量数据,为正确决策提供支持。模拟退火是一种性能优越的计算智能算法,广泛应用于求解非线性最优化问题。数据挖掘中的数据聚类与模拟退火在本质特性上存在相似,可以将模拟退火应用于数据挖掘。通过蒙特卡罗方法生成随机数据,进行基于模拟退火的聚类分析。算例表明,新方法能够很好地进行数据聚类,具有较好的适用性。     

基于扩展贝叶斯方法融合的作战效能评估研究

从多个视角采集评估数据源并进行武器装备的作战效能评估，是一种提高评估结果可信度的做法。在武器装备论证阶段，评估数据源主要来自专家经验和仿真结果，但因这两种数据源的差异太大，难以进行直接的评估聚合。为此，提出采用信念图模式统一两者的数据表达，再采用一种扩展的贝叶斯推理算法进行评估融合，最后得到评估装备的综合作战效能。以装甲主战装备改进型的作战效能评估为例进行验证，结果表明该方法符合评估实际，是一种有意义的新方法。     

短语音说话人识别新方法的研究

提出了一种较短训练语音的说话人识别新方法。利用模糊核聚类算法设计矢量量化器,对说话人的语音特征进行训练。模糊核矢量量化器将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对说话人的训练语音特征进行模糊聚类分析,将得到的每个类中心作为说话人的语音模型。识别时将识别矢量映射到高维空间进行匹配决策。由于核方法的引入,使得原来没有显现的特征突现出来,增加了说话人之间的可区分性。实验表明,该方法对于较短的训练语音,其识别效果优于高斯混合模型和模糊矢量量化。     

基于神经网络的遥感影像超高分辨率目标识别

现有遥感图像的许多分类方法大都忽略了混合像元存在的事实,通过理解遥感影像像元点目标的空间分布特性,提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法。在Hopfield神经网络模型下,利用模糊分类技术进行模糊分类,然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法获取超高分辨率的遥感图像,能够提高遥感图像的目标分辨率,使其目标特征信息更清晰。