电子战的新领域—人工智能(二)

将AI应用于未来的威胁预警系统,要求工程师们具有新的观察能力并能应用新的工具.传统的问题是以解析法为基础的,涉及的各种参数一般是具体的定量参数,总是因果式地考虑问题,以及希望得出精确的解法,这些都已成为人们的习惯.在实际环境中想要发展这种解法,已趋向于束缚我们对问题的洞察力.在涉及测量误差问题时,我们已经简单地发展了公差的概念;对于涉及随机现象的不定性问题,我们也发展了随机方法,可是在AI中,还涉及到纯数字计算以外的问题,必须根据各种程度的抽象证据(本质上都包含有某种程度的不定性)来作出合乎逻辑的推论和推理.     

一种异类源信息融合中证据冲突问题的解决方法

进行异类源数据融合时,经常会遇到证据冲突的情况,此时应用经典D-S证据理论进行信息融合,通常会出现有悖常理的现象.提出了一种新的证据合成方法,该方法根据各证据之间的相似度确定证据的权重系数.通过加权的方法进行证据合成,从而有效地解决了证据冲突时的信息融合问题.计算机仿真表明,这种方法是非常有效的.     

基于AdaBoost的场景车牌号精确定位研究

场景文本检测与识别对于自然场景的理解、图像中物体信息的获取以及自动驾驶与导航等研究有非常重要的作用。其中场景车牌号识别属于场景文本检测与识别的一个分支,在自然场景中,由于背景复杂、光线暗、模糊等原因,往往造成检测结果的不准确。文本识别的第一步是文本区域的定位,本研究先对图像使用水平滤波器过滤掉大部分背景,然后使用AdaBoost训练haar-like分类器,粗略定位车牌位置,对目标区域进行二值化处理,获得车牌上下边界的点集合,去掉噪点后进行拟合,获得车牌上下边界。对目标区域进行垂直方向投影,根据累加值判断车牌左右边界,从而实现车牌号的精定位。通过实验测试,该算法的准确率和检测效率高。     

一种新的辐射源优化识别方法

针对证据理论无法获得传感器报告、无法处理具有冲突的传感器报告、计算复杂度高、干扰环境下融合结果不可靠等缺点,提出了一种新的辐射源优化识别方法。该方法首先利用灰色关联算法来获得传感器的报告,并且提出利用信息熵解决灰色关联分析中特征权重的选择问题。然后根据传感器证据报告的特点,引入传感器可信度因子,通过构造和分解代价函数将辐射源识别问题转化为求解一个凸二次优化问题。最后,给出了一种利用对数罚函数方法求解该问题的改进方法和步骤。理论分析和仿真结果表明,与证据理论相比,新方法具有更低的计算复杂度、更好的识别能力、更广的适用性和更强的鲁棒性。
     

舱门送风/管道回风舱段间通风边界的模拟

为了验证舱门送风/管道回风舱段间通风边界模拟的可行性,研究出口边界、舱内通风和舱段间通风流量对舱内流场的影响,分析了舱门送风/管道回风舱段间通风的特点及相应的模拟边界形式,并采用数值模拟的办法比较了舱段间通风和采用模拟边界后两种状态下舱内热状态的差别.结果表明,当舱段间通风边界不在舱内通风换热主要发生区域时,舱内环境参数在舱段间通风及采用模拟边界两种状态下差别不大,同时当舱段间通风量小于7 m3/min时,改变舱段间通风流量对模拟边界准确性影响不大,这说明模拟舱门送风/管道回风舱段间通风边界可行.     

一种结合证据理论和Vague集信息融合方法

针对强冲突下证据理论结果与直觉相悖及Vague集数值获取主观性强等问题,提出一种结合证据理论和Vague集的新方法.该方法将获取证据理论的信度函数转化为Vague集区间值形式,通过求解与理想点的距离进行决策.在进行信度函数到Vague集区间值的转化时,提出一种基于聚焦度递减顺次分配的思想,经分析得出该思想与人的主观思想是一致的,最后举例阐明整个算法过程.     

“吹管”和“尾刺”在阿富汗大显身手

迄今为止,先进的肩发射地空导弹在阿富汗使用已经有一年多了.英国的“吹管”和美国的“尾刺”在阿富汗战争中很快大出其名.无疑地,这两种导弹现已使莫斯科深感不安,但尚无足够的证据表明它能改变战争的基本格局.本文将透过阿富汗战争的表象,着重探讨肩发射地空导弹的重要作用.     

有加质和复杂几何边界内流场的实验研究

本文介绍了一种研究具有加质和复杂几何边界内流场的实验方法。针对这一问题,设计了两种实验装置:一种是模拟圆形通道内有加质的流动;另一种是模拟在不同雷诺数和不同潜人比下,喷管潜人段附近的流动.实验获得的加质内流场的分布规律与文献给出的实验和计算结果吻合较好.试验结果还表明,潜入喷管对燃烧室内流场的分布具有明显的影响.     

导弹预警的时空序贯证据融合识别系统

从分析导弹预警系统的目标特征和对抗特点入手,研究建立了时空序贯融合识别的总体方案和系统结构,运用证据理论得到时空序贯融合节点的数学模型.通过仿真数据,分析比较了预警系统中解决冲突的6种证据算法的收敛性和处理冲突的能力,得到了有参考价值的结果.     

一种基于自适应遗传算法的高斯FM^mlet变换最优时频原子搜索算法

时频分析方法是当前非平稳信号分析与处理的研究热点,基于高斯let变换的信号表示方法成为目前分析具有线性和非线性频率切变信号的重要工具.高斯FMm let变换在信号分析与处理中的应用面临的一个主要问题就是匹配追踪方法的数字实施方法.针对现有算法精度不高、收敛性差的问题,提出了一种基于自适应遗传算法的高斯FMm let变换最优时频原子搜索算法.首先详细推导了时频原子有限长序列的离散公式,接着详细讨论了自适应遗传算法,然后给出了一种利用自适应遗传算法搜索高斯FMm let变换最优时频原子的算法及其实现方法,最后结合实例对该算法进行了仿真研究.结果表明,该算法不但搜索精度很高,而且具有较好的收敛性和鲁棒性.     

英汉名词移位及移位限制的共性

移位是句法生成的主要手段,是人类语言中普遍存在的一种现象,英汉两种语言中也不例外。因此,两种语言中移位的句式都存在很多相似的结构和特点。本文结合乔姆斯基的转换生成语法理论和普遍语法理论对英汉两种语言的名词移位现象进行对比分析,解释移位前后结构的转换生成过程。通过对比,寻求两种语言在移位现象上的共同特征,以期待为普遍语法理论提供一些证据。     

基于自适应网格密度聚类的雷达信号分选算法

针对现有网格聚类中网格划分方法不能较好地适应所有数据分布、网格边界处理精度低等问题,提出基于自适应网格密度聚类的雷达信号快速分选算法.该算法首先引入了网格均匀度的概念,然后给出了自适应网格划分技术和网格均匀度的计算方法,最后进行均匀度可达聚类.该算法能自适应地发现不同密度的类及其边界,适合处理大规模侦察数据集.仿真实验表明该算法能有效适用于雷达信号分选.     

基于网格聚类的雷达信号预分选

针对现有网格聚类算法需要人为确定网格划分、边界处理精度低的问题,提出了基于固定网格划分和动态网格划分的雷达信号预分选算法。基于固定的网格划分算法对输入信号脉冲顺序不敏感,根据网格数据压缩率自适应确定网格划分和密度阈值。基于移动技术的动态网格聚类算法能够识别任意形状和大小的聚类。仿真实验表明,这两种方法能有效适用于雷达信号分选,且能很好地识别出孤立点和噪声。     

一种地磁匹配制导适配性特征参数选取方法

为了评价地磁场特征参数对适配性的影响程度,达到选取重要特征参数目的,提出了一种基于粗糙集理论的地磁匹配制导适配性特征参数选取方法.通过分析粗糙集理论的基本原理,确定了特征参数选取的试验步骤;选取了适配性评价中具有代表性的6种特征参数作为条件属性集,在选定的28块区域基于积相关算法(PROD)进行了匹配仿真试验,选取匹配概率作为决策属性集,针对粗糙集理论只使用于离散数据的特点,分别对条件属性集和决策属性集进行了离散化处理;然后根据确定的试验步骤,对选定区域进行了特征参数选取试验,得到了约简特征参数集合,通过数据分析发现:提出的特征参数选取方法在不需要任何先验信息的情况下提取了约简特征参数集合,有效地排除了冗余信息的干扰,达到了选取重要特征参数的目的.     

一种新的界面映射推进方法及其在气动弹性力学中的应用

非线性气动弹性研究中,涉及到非线性的流体动力学(CFD)和非线性的结构动力学(CSD )耦合问题,在耦合界面上不仅要进行两场之间信息的传递,而且要有匹配的时间推进格式 。针对计算流体动力学（CFD）和计算结构动力学（CSD）的耦合计算方法,基于边界能 量守恒,发展了一种新的界面处理方法,包括：① 界面映射方法,该方法基于耦合边界上 局部的网格信息,将两场之间载荷信息和位移信息的转换放在同一个映射矩阵中来处理,克 服了占用大量CPU时间和内存的需求;② 界面推进方法,该法基于松耦合计算流程,通过引 入半步交错推进,达到了二阶时间精度,提高了计算精度和效率。最后将该界面处理方法应 用于柔性大展弦比机翼的气动弹性计算和AGARD445.6机翼的动响应分析中。结果表明该方法 能够高效、高精度地处理不同物理场之间的数据交换和时间推进,并具有处理复杂几何体非 线性气动弹性问题的能力。     

航天器观测重调度问题中的模糊性不确定因素及其处理

为了处理航天器观测问题中具有模糊性特点的不确定因素,解决动态环境下的航天器观测重调度问题,提出了一种基于模糊神经网络的处理方法.该方法通过参数模糊化和径向基神经网络来评估模糊性不确定因素对系统造成的影响程度,同时将重调度响应划分为立即型、延迟型和忽略型三种类型,以处理不同影响程度的不确定事件.最后通过算例说明了所提出的模糊神经网络算法的有效性.     

电液伺服型并联式加注机器人运动轨迹跟踪控制

针对电液伺服型并联式加注机器人在实际任务中广泛存在的模型不确定和强外干扰问题，提出一种基于关节有限时间扰动估计(FTDO)的动力学解耦反步鲁棒控制策略。首先，将系统处理为一组受外部扰动关节子系统的集合，进而针对各关节通过设计两个有限时间扰动观测器实现了对关节中匹配与不匹配不确定性的有限时间同步精确估计和补偿。同时，基于系统的动力学解耦模型，通过设计反步鲁棒控制器保证了闭环系统的稳定性。最后，通过Lyapunov方法验证了闭环系统信号的有界性和关节跟踪误差的有限时间渐近收敛特性。试验结果表明，控制器在不同工况下均具有良好的轨迹跟踪性能和关节抗干扰能力，能够满足在实际加注任务中的应用需求 。     

组合式数值网格生成

本文针对流场特点,采用组合式数值网格,即流场内部采用球对称贴体网格、外部采用轴对称网格,对该种结构网格的分布和两组网格在交界处的结合进行了研究.通过泊松方程把物理网格变换成计算网格,并对网格分布的控制进行了研究.提出并采用了滑移边界,保证了边界上网格的正交性.研究方法和结论可以应用于类似问题的数值分析中.     

翼面弹性支承边界参数识别方法的改进

提出了一种通过特征方程反问题识别翼面弹性支承边界参数的改进方法。新方法以动柔度矩阵特征方程为基础建立以边界内力为未知数的方程，由模态叠加法对可测自由度上不完全的振型拟合获取不可测自由度的振型，从而避免了压缩，又能减少对计算机内存贮量的需求。     

基于广义后缀树的最长重复子模式算法

最长重复子串问题是字符串处理中的一个经典问题,是许多应用的基础。但有些时候人们不只关心相等的子串对,还要查找具有某种其他关系的子串对。例如在DNA序列中通常关心字符串和它的补串。这种联系可以看成是一个字符串经过某种置换后与另一个字符串相等。因此本文定义了单一置换下的最长重复子模式和最长重复子模式两个问题,提出了基于广义后缀树的算法来解决这两个问题,并在理论上分析了它们的时间复杂性和空间复杂性。