竞争学习模糊神经网络及在导弹故障诊断中的应用

尽管基于解析冗余的故障诊断方法有许多突出的优点而越来越多地得到的研究和应用，但它依赖于系统的模型，当系统存在非线性或不确定性时，存在难以建模的困难，模糊神经网络可以通过学习建立系统的模型，且模型参数有明确的物理意义，初始参数易于选择，成为解决这一问题的优选途径，作者通过把模糊神经网络的学习转化为竞争聚类和线性优化问题，基于竞争聚类和最小二乘原理，提出了一种模糊神经网络学习算法，并在某伺服机构上进行     

基于多目标进化算法的导弹鲁棒姿控系统设计研究

实际中在进行弹性导弹的姿控系统设计时，控制器参数的调试比较困难。现把弹性导弹的姿控系统设计问题转化为受限多目标优化问题，然后通过多目标进化算法（MOEA）NSGA-11进行求解。通过在某特征点的控制器设计实例表明，该设计方法使用灵活，在最后计算所得的非劣最优解集中能够得到满意的控制器参数。     

红外／紫外双色制导系统数学模型及数字仿真

介绍了便携式防空导弹双色导引头中所采用的数字式控制系统代替传统的模拟式控制系统的方法。对导引头和自动驾驶仪部分的数学模型作了简化，并作了全弹道数字仿真。仿真结果表明，该双色制导体系设计方便，抗干扰能力强等。     

基于改进人工蜂群算法的多值属性系统故障诊断策略

针对实际工程应用中常见的多值属性系统故障诊断策略问题,在传统人工蜂群算法(Artificial Bee ColonyAlgorithm,简称 ABC算法)的基础上,提出改进蜂群算法用于多值属性系统的测试序列寻优。首先,在蜂群算法中重新定义多值 D矩阵和五元组的含义;其次,引入方向信息概率矩阵,设置状态转移规则和矩阵元素更新策略;最后,采用导弹舵系统实例说明算法的实现过程和有效性。最终测试序列寻优结果表明:与传统的多值 Rollout算法相比,文中所提算法能得到较好的诊断策略结果,具有一定的应用价值。     

透视防空识别区

11月23日，中国国防部宣布划设东海防空识别区，一时间引来国际社会的广泛关注。作为一种空中预警防御概念，防空识别区由来已久。但是，人们往往忽视了防空识别区中非领空部分的公共空域属性和设立防空识别区是单边主权行为且有利于减少军事误判这一事实。     

阿联酋从法国采购17部防空雷达系统

法国国防部近期表示,阿联酋已经向法国泰勒斯公司订购17部防空雷达系统,价值约3.97亿美元。这一订单在法国国防部长访问阿联酋时签署,是阿联酋与法国签署订购法国两颗军事侦察卫星协议之后的又一个订单。阿联酋是法国军火工业的传统客户,在这两份订单之前,法国从阿     

政策

美国与北约国家进行谈判拟在欧洲部署雷达系统 美国国务院发言人宣布，美国正在与北约一些国家举行会谈，酝酿部署-套雷达系统作为其欧洲导弹防御系统的一部分。     

以色列称伊朗在寻求可打击美国的导弹

以色列2月2日称，伊朗一直在某军事基地研制能够打击美国的导弹，三个月前该基地发生一次致命的爆炸。