基于拦截式中间件的HLA仿真克隆研究

仿真克隆可以提高分布式离散事件仿真的效率和并行性,方便快捷地对仿真中的多种可能性进行分析、比较和评估.介绍仿真克隆的相关概念,基于HLA仿真克隆的体系结构,提出并设计一种支持多剧情并发执行的拦截式仿真克隆中间件,并讨论基于该中问件的仿真克隆过程以及克隆过程中的数据同步策略,最后通过实验验证所提方法的适用性.     

航天测控中时空数据的可视化技术研究

多维时空数据的可视化是信息可视化领域一个深受关注的问题.首先分析了时空数据的构成要素和特点,在此基础上通过在空间模型中引入时间的概念,研究了基于事件的时空数据模型,并进一步提出了几种时空数据的可视化方法,包括基于空间时间线的方法、基于三维z轴时间线的方法和将屏幕时间线与几何空间相关联的方法,最后进一步探讨了时空可视化方法在航天测控领域的应用.     

卫星数据中继天线的跟踪规律研究

用户星数据中继天线对中继卫星的跟踪规律研究是一个基本的、十分重要的问题.从工程应用角度研究了用户星数据中继天线对中继卫星的跟踪规律.首先对研究中涉及的坐标系进行了定义.基于开普勒轨道运动方程推导了一套数据中继天线跟踪中继卫星的角度及其变化角速度的数学模型.通过这套模型可以推算用户星跟踪数据中继卫星时中继天线转动的方位角和俯仰角的变化规律.最后通过仿真算例的结果分析验证了模型的正确性.     

BOM组件式仿真系统数据驱动方法

仿真系统的数据驱动方法的研究内容包括想定标准化、想定的加载和模型的数据驱动三个方面.针对传统的基于成员层次的分布仿真系统开发模式的数据驱动导致大量人力物力开销,效率低下的局限性,采用BOM作为组件模型描述规范来构建组件式仿真系统,通过用户模型开发规范化,仿真模型组件生成自动化以及通用仿真运行框架统一化等支撑技术来提供高效的模型数据驱动环境;通过通用想定解析模块,采用集中、分时的方式分发仿真脚本数据进行仿真系统环境配置以及更新调整,提高仿真系统的数据驱动的效率和质量.     

一种基于蚁群算法的数据关联方法

提出了基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法--ACDA(Ant Colony DataAssociation).算法基于目标与量测之间的距离信息、角度信息和速度信息,依靠蚁群算法的优化机制,确定目标航迹和量测的正确关联,并且采用扩展卡尔曼滤波对目标状态进行估计.实验结果表明,该方法对应用在机动性较弱的高速小目柝数据关联时能够获得较高的正确关联率,且运行时间较短.     

基于样本重采样的电路非平衡数据预处理方法

针对机载设备电子电路故障状态测试数据少、整体测试数据不均衡的问题,提出了一种基于样本重采样的数据预处理方法。首先,采用超限学习机对原始数据集进行训练以挑选出分类准确的样本。然后,对其中的少数类和多数类分别采用合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)进行过采样和局部密度欠采样处理;并将错误分类的多数类样本作为干扰因素进行删除。通过以上两种手段可以均衡数据集,并控制数据规模防止过拟合,提高对故障样本的检测率。实测数据处理结果表明,相比于其他重采样算法,所提算法整体效果优良且稳定,对电子电路故障诊断具有一定的应用价值。     

面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法

信息物理系统(cyber-physical system, CPS)是支撑信息化和工业化深度融合的综合技术体系,传统的建模与仿真方法难以满足其应用需求。因此,提出面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法,通过随机有限集对CPS中的物理实体和传感器进行数据驱动建模,并使用基于贝叶斯推理的预测与校正过程支持数据驱动的仿真模型运行。该方法能够很好地实现数字孪生机制下虚实结合的仿真运行,并实现数据驱动的CPS仿真模型解算,通过以实利虚的方式有效提高了仿真结果的准确性和可信性。最后,通过水面舰艇作战应用案例,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于生成对抗网络的高端装备研制数据脱敏方法

针对高端装备研制数据的保密性和重要性,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的高端装备研制数据脱敏方法。面对高端装备研制数据在数据挖掘和数据共享时可能面临泄露的风险,利用GAN进行数据脱敏。在随机生成的高斯数据集上进行实验,通过比较源数据和脱敏数据的统计特征,证明GAN的数据脱敏方法能够有效实现数据脱敏过程中所要求的数据安全性、数据有效性和成本可控性。最后,在Yeast数据集上进行验证, GAN输出的脱敏数据同样在现实世界数据集上表现出色,能够准确地预测Yeast的分类,为高端装备研制数据的管理和分析提供了一种新的思路。     

基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.     

基于元学习技术的分布式采掘关联规则研究

关联规则是数据采掘中的重要研究内容。本文利用元学习技术提出了在分布式交易数据库环境下,分布式采掘关联规则的一种方法和相应算法DMAR。该算法具有较高的采掘效率和较低的数据通信量。定义了衡量采掘算法效率的分布式因子g,并指出算法的采掘效率和数据通信量与g值的大小有关。最后通过实验验证了该算法的正确性和有效性。