一种小波神经网络与遗传算法相结合的优化方法及其在内流中的应用

本文提出一种基于小波神经网络（Wavelet Neural Networks,简称WNN）理论与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值优化计算。小波神经网络是将小波分析与人工神经网络（Artificial Neural Networks,简称ANN）理论相结合而产生的一种新型神经网络模型。它通常由输入层、隐含层和输出层所组成。本文在隐含层用Morlet小波母函数取代了BP神经网络中常用的Sigmoid激励函数。Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集。内流（其中包括超声速射流元件以及叶轮机械内部流动）优化问题的典型算例表明：小波神经网络具有很好的自学习功能和容错能力,可以快速、高效、高精度的完成非线性函数的逼近与映射,并且其泛化能力（generalization ability）很强。在数值优化中还发现,WNN比常用的响应面方法在样本的要求方面更灵活、更高效。将WNN与Pareto遗传算法相结合可以得到工程中较为满意的优化解。     

等离子体大骗局——UFO现象的本质大猜想

只要是对UFO现象略有关注的人,想必不会忘记1994年11月30日凌晨3时飞越贵州都溪林场和贵州车辆厂的“空中怪车”。目击者反映：“看到两个大火球逆时针旋转着前进,看不到其他有形体的东西,只觉得有一种特别强的向上的引力,十分吓人。”火球过处,大树被拦腰折断或拔起。一夜之间,四百多亩、断续3千米的树木全被折断;一辆装满钢材、重70吨的火车车厢被推出约20米,     

北斗三号短报文低轨卫星测控应用研究

针对低轨卫星星座测控管理的全球覆盖需求和测控链路资源需求,分析北斗三号全球导航系统短报文用于低轨卫星测控的基本能力,描述应用北斗三号全球短报文进行卫星测控的系统组成、工作流程及各部分功能,识别用于卫星测控管理的相关关键技术,并提出关键技术的初步解决途径,给出测控应用模式建议.     

通导一体化概念框架与关键技术研究进展

通导一体化是综合PNT体系发展的重要组成部分和关键方向。对通信导航一体化的概念进行了探讨,提出了通信导航弹性融合的概念框架。面向综合PNT体系需求,设计了通导一体网络化PNT系统架构,阐述了通导一体化关键技术的研究进展,从通导一体化信号、信道、接收处理、网络架构、网络管理等多个角度进行了全面系统的梳理和分析;介绍了低轨通导融合、区域自组网通导融合、5G+UWB协同等典型成果,并对网信场图、智能网管、博弈对抗等通导一体化技术未来发展方向进行了展望。