基于神经网络的红外型空空导弹故障诊断专家系统

普通的导弹自动测试系统只能给出主要参数的检测结果,针对以上不足,通过对神经网络和专家系统在自动测试领域中的深入研究,设计完成了一种基于神经网络的故障诊断专家系统,克服了传统专家系统故障定位慢、容易出错、数据库难修改的缺点,提高了装备保障工作的时效性和可靠性。重点阐述了知识库和推理机的构建思路和方法,采用VC＋＋6.0进行软件设计。通过大量实验验证得出,该系统执行速度快、故障定位准确,具有广阔的应用前景。     

激波过弯道绕双圆柱流场

采用单曝光光栅干涉或双曝光光栅干涉，研究激波过弯道绕双圆柱传播的微波流场。采用单曝光法，成功显示入射激波到第一圆柱上的反射、绕射，到达第二圆柱上的反射、绕射。在同一底片上采用双次曝光，第一次脉冲记录直道上的平面波，第二次脉冲记录激渡过弯道绕双圆柱流场。这些照片对于研究反射、绕射及它们边界的相互作用是很有用的。     

基于开路电压法的电池荷电状态估计误差校正

本文提出分别研究电池开路电压在充电结束后停置过程和放电结束后停置过程的不同变化规律,并考虑了不同停置时间在两个过程中的作用和影响,从而达到提高开路电压法估算荷电状态精度的效果。实验验证表明,此方法的精度比传统开路电压法更加准确。     

基于功率流理论的星上飞轮隔振效能研究

为分析隔振系统对星上飞轮扰动的衰减效果,需要对隔振系统的隔振效能进行评价。文章运用功率流理论进行飞轮隔振效能研究。建立柔性基础上飞轮隔振系统动力学模型,推导出系统的功率流传递表达式,并通过数值仿真计算初步分析了隔振系统结构参数对功率流传递谱的影响。研究结果可为系统结构参数的优化设计提供参考依据。     

语义Web环境下的搜索引擎

传统的搜索引擎在处理用户提交的关键字时只是将含有此关键字的页面返还给用户,使得返回的网页中存在大量与用户需求无关的网页.语义Web可以对用户提交的内容进行理解与逻辑判断,从而实现更精确的搜索.     

层次化的网络设计与实现

随着通信技术和计算机技术的发展,网络结构的选择直接影响着网络的运行效率、可靠性和网络安全.层次化网络设计在网络结构设计中比以往使用的非层次化网络设计有着很多优势,也是网络结构的设计趋势.     

双基地天基雷达功率孔径积分析

功率孔径积是制约天基雷达系统性能的一项重要因素.从接收功率的角度给出双基地天基雷达搜索方程的详细理论推导,并通过与单基地天基雷达搜索方程的比较得出一个重要的结论--双基地天基雷达的功率孔径积在面积覆盖率和目标散射系数固定条件下,只与接收距离有关而与发射距离无关.进一步证明了地球同步卫星-飞艇双基地天基雷达系统需要更低的...     

等温锻造Ti—47Al—2Cr—1Nb合金显微组织细化机理

Ti 4 7Al 2Cr 1Nb(at % )合金经等温锻造形变热处理后 ,显微组织得到显著细化 ;TEM分析表明 ,TiAl合金在等温变形时 ,形变主要以γ相板条内产生变形孪晶的方式进行 ;大部分变形孪晶垂直于α2 /γ界面 ,热处理时易形成再结晶核心 ,形成等轴γ晶粒     

用电磁体积力的翼型绕流控制实验研究

研究了电磁体积力控制弱电解质溶液流动边界层的基本原理以及分析了翼型电磁激活板的绕流实验结果.电磁体积力控制弱电解质溶液流动边界层是磁场和电流相互作用产生电磁体积力作用在流体上的结果.实验结果表明:电磁力作用改变了翼型表面的流体边界层的结构,其作用与改变翼型的迎角类似.加正向电磁力,相当于减小翼型的迎角,可以抑制流动分离,消除涡街;而反向电磁力则相当于增大迎角,在翼型的背风面产生大尺度的流动分离,流场中出现复杂的旋涡结构.     

Mining Spatial Associations with Limited Sensory Information

Abstract

Human navigation in an unknown environment requires an understanding of the spatial relationships of the terrain. For example, a soldier who is on a reconnaissance mission in a new city needs to “know” the spatial layout of the surroundings with high confidence. Oftentimes, this understanding must be acquired within a very short amount of time and with limited sensory inputs. The soldier would benefit from a digital avatar that draws inferences about the spatial layout of the city based on an initial set of observations and guides the soldier either in further exploring the environment or in making decisions based on these inferences. In this paper, we present and evaluate an inductive approach to learning spatial associations using sensory data that is available from the simulation environment of a computer game, Unreal Tournament. We study two kinds of spatial relationships between nodes on a level of a game map: nodes that are placed near each other to satisfy some spatial requirement and nodes that are placed near each other to satisfy the design preferences of a level architect. We show that we can infer both kinds of relationships using an association rule mining algorithm. Furthermore, we show how to use an ontology to distinguish between these relationships in order to discover different types of spatial arrangements on a specific map. We discuss how the inferred associations can be used to control an avatar that makes recommendations for navigating unexplored areas on a map. We conclude with some thoughts on the applicability of our methods to scenarios in the real world, beyond the simulation environment of a game, and on how the learned associations can be represented and queried by a simple question-answer type system.