基于模糊机会约束规划的机会阵雷达方向图综合

针对机会阵雷达方向图综合的不确定问题,提出了一种基于模糊机会约束规划的方向图综合规划模型。该模型基于可信性理论,综合考虑天线单元分布的随机性以及激励状态的不确定性,将参与方向图综合时激励打开的天线数目看做一个梯形模糊变量,用以描述综合时的复杂不确定环境。随后,将规划模型转化为清晰等价形式,再结合遗传算法和灰关联综合评价法则设计了一种混合智能优化算法,用于求解该模型。以一维任意非均匀线阵为例,对主瓣宽度和最大副瓣电平进行了优化。仿真表明:优化后结果的可信性高于置信水平,验证了该算法的有效性。     

A nonlinear background removal method for seismo-ionospheric anomaly analysis under a complex solar activity scenario: A case study of the M9.0 Tohoku earthquake

A precise determination of ionospheric total electron content (TEC) anomaly variations that are likely associated with large earthquakes as observed by global positioning system (GPS) requires the elimination of the ionospheric effect from irregular solar electromagnetic radiation. In particular, revealing the seismo-ionospheric anomalies when earthquakes occurred during periods of high solar activity is of utmost importance. To overcome this constraint, a multiresolution time series processing technique based on wavelet transform applicable to global ionosphere map (GIM) TEC data was used to remove the nonlinear effect from solar radiation for the earthquake that struck Tohoku, Japan, on 11 March, 2011. As a result, it was found that the extracted TEC have a good correlation with the measured solar extreme ultraviolet flux in 26–34 nm (EUV_26–34) and the 10.7 cm solar radio flux (F_10.7). After removing the influence of solar radiation origin in GIM TEC, the analysis results show that the TEC around the forthcoming epicenter and its conjugate were significantly enhanced in the afternoon period of 8 March 2011, 3 days before the earthquake. The spatial distributions of the TEC anomalous and extreme enhancements indicate that the earthquake preparation process had brought with a TEC anomaly area of size approximately 1650 and 5700 km in the latitudinal and longitudinal directions, respectively.     

Pro／E二次开发技术在卫星结构设计中的应用

为解决卫星协同设计过程中总体、结构信息同步滞后问题，基于Pro／E软件进行二次开发，实现对总体与结构接口文件的自动解析；利用解析出来的接口数据，在模型上进行表阵列的自动创建，使总体设计模型的变更能够在结构设计模型中及时得到反映，从而实现“总体一结构”设计结果的快速同步。文章中开发的软件工具，在多颗卫星的研制过程中得到了应用。     

预置接触区长度系数的Spirac切齿调整计算方法

基于参考点处瞬时接触椭圆大体决定接触区长度的方法,提出一种切齿调整计算方法.根据奥利康刀倾半展成法(Spirac)切齿原理,建立摆线齿准双曲面齿轮的数学模型,得到了大轮齿面参考点处瞬时接触椭圆参数;在满足参考点位置、压力角和螺旋角的基础上,将刀倾角也作为迭代变量,并将接触区长度系数等于预置值作为新增的迭代条件,迭代求解切齿调整参数.最后以一对摆线齿准双曲面齿轮副为例,对比该方法与Spirac切齿调整计算结果,验证了该方法的准确性,并对不同预置接触区长度系数得到的齿面进行齿面接触分析.结果表明,该方法解决了反复调整刀倾角的问题,并通过精确控制大轮齿面接触区长度系数等于设计值,实现了对大轮齿面接触区长度的预控.     

基于动态贝叶斯的反舰导弹弹型识别

使用反舰导弹对舰艇进行饱和攻击是当前对舰攻击的主要方式。首先,提出了动态贝叶斯网络(DBN)的理论及算法;其次,根据反舰导弹的高度、速度、过载、机动方式等弹道特性和RCS、雷达频率等导弹自身特性,建立了对反舰导弹进行弹型识别的DBN模型;最后,通过仿真算例验证了DBN模型的有效性,这为实际解决反舰导弹进行弹型识别的问题,提供了一种思路。     

终端区空中交通流到达模式识别

为了实现对终端区空中交通流到达情况更加准确的分析,针对目前常用的流量统计方法中所存在的问题,提出了交通流到达模式概念,并对基于聚类思想的到达模式识别方法进行了研究。在对交通流到达时序数据提取的基础上,利用基于免疫优化算法的聚类方法实现了对交通流到达模式的识别。对交通流到达模式特征进行了分析,并结合滑动时间窗算法提出了交通高峰小时及峰值流量计算方法。通过实例分析证明了方法的可行性与准确性。     

一种基于粗糙K-均值的椭球基函数神经网络

改进了一种椭球基函数神经网络,它与经典椭球单元神经网络的结构不同,而与径向基函数神经网络结构类似,即它有一个隐含层,并且隐层单元采用椭球基函数,区别于RBF网络的高斯函数。本文采用粗糙K-均值方法求取椭球函数的中心,并给出了该方法中确定初始阈值的步骤。这种改进方法不但使对输入空间的划分局部作用,而且划分区域封闭有界。因此,改进的神经网络具有较好的函数逼近能力和模式识别能力。仿真实验验证了该椭球基函数神经网络的正确性和有效性。     

潜在电路分析中的拓扑模式识别算法研究

在网络树拓扑识别理论的分析方法与算法基础上 ,推导出网络树特定的五种基本拓扑模式识别的工程算法 ,以解决计算机对电路网络树进行自动拓扑识别问题。     

基于模式匹配的中文问答系统

网络信息的迅速增长,传统搜索引擎的不足,促使了人们对问答系统的研究。首先介绍了一些问答系统相关知识;然后重点介绍了我们设计开发的基于模式匹配技术的中文问答系统;最后使用该系统进行实验,并给出实验结果与分析。实验结果表明,基于模式匹配的中文问答系统是有效的。     

成组技术中计算机辅助零件分类方法的探讨

成组技术是有效实现CAD/CAM的基础之一,是提高多品种、中小批量生产水平的重要手段。本文提出了在成组技术中应用模糊数学理论进行计算机辅助零件分类的新方法,并对回转零件进行了分类试验,取得了满意的结果。采用这种方法,不需要对零件进行编码,可以对零件相似性进行定量分析,使得零件分类更具有柔性,为成组技术中零件分类提供了新的方法。