神经网络在广义经典分配问题中的应用

在两节点分布式多传感器系统中,一些航迹关联算法可以化为广义经典分配问题。广义经典分配问题是一个组合优化问题。当目标数目较多时,很难得到问题的最优解,而且其计算量容易呈现指数爆炸现象。文章提出了用Hopfield神经网络和平均场网络解决此问题的方法。仿真结果表明,采用文章提出的人工神经网络模型求解广义经典分配问题,不仅使航迹关联具有较高的关联正确率,而且计算时间不会出现指数爆炸现象。仿真结果还表明,平均场网络相比Hopfield神经网络更易于得到问题的最优解。     

"电子篱笆"型空间监视雷达测向数据关联算法

"电子篱笆"型空间临视雷达利用多测站测向数据交叉定位获取空间目标的点迹测量,多目标同时观测时会产生虚假定位点.针对此问题,提出了一种基于空间目标轨道运动特征的测向数据关联算法.该方法利用目标多普勒测量值,结合不同测向数据关联方式下得到的目标空间位置,独立计算出各测站下目标的轨道倾角(称为多普勒倾角).基于各测站计算的轨道倾角差异度,考虑虚警与漏警后构建代价函数,筛选出代价最小者完成测向数据的关联.仿真实验表明,对于绝大多数空间目标,多普勒倾角的计算精度高,数据正确关联概率高,验证了方法的有效性和实用性.     

位置不确定持续移动对象的离散表示

基于快照模型,提出对多个离散快照进行整体插值来生成不确定性二维移动点对象的离散模型用于时空数据库系统的实现。利用GM（1,1）模型,通过灰生成降低各个离散快照本身包含的不确定性,建立能够反映移动对象的整体运动趋势的离散实现模型。与线性插值模型的对比实验说明,信息受限情况下采用该模型计算位置不确定持续运动对象的时空运动情况能够保持稳定的低误筹率。     

基于有限体积法和SNBCK模型的红外辐射特性计算

耦合求解流场、组分浓度场、基于SNBCK模型的气体辐射传输/能量方程以求准确模拟飞行器排气系统气动热力及红外特性.窄带模型参数由HITEMP逐线计算数据库计算得到.通过CO₂4.3μm波段吸收率计算,圆柱炉膛辐射换热特性计算两个算例验证了所采用程序求解辐射传输/能量方程的准确性.最后计算了两种二元喷管的红外特性,结果表明大宽高比二元喷管地面和空中状态红外辐射特性差异巨大.     

叶片锻模的关联设计

为提高叶片锻模的设计效率,提出了叶片锻模的关联设计方法.根据叶片锻模设计在不同阶段的特点,三维图与二维图的关系,以及锻件、分模实体、模具外形和上下模具之间的关系,采用参数化、主模型、引用集、Wave等方法实现叶片锻模设计的关联.     

数据立方体关联挖掘在红外抗干扰中的应用

为了分析空空导弹在红外抗干扰过程中, 各干扰量与脱靶量之间的耦合关系, 利用红外抗干扰试验仿真平台, 通过设置干扰量获得海量数据, 构建数据立方体对海量数据进行数据预处理, 同时统计出数据集中各事务的支持度计数, 将处理后的数据利用FP-Growth关联规则算法挖掘干扰量与脱靶量之间的关联规则。通过对关联规则的分析得到:导弹进入角与弹目距离是影响导弹脱靶量大小的主要因素, 各个干扰量之间不能随意组合, 应该根据导弹来袭方向、目标机动方式选择诱饵投掷策略, 否则干扰效果会大大下降。同时设置一组对比试验, 验证基于数据立方体的FP-Growth算法处理高维数的脱靶量数据, 拥有较高的挖掘效率。      

基于多层灰关联的高职院校专任教师绩效评价

为建立高职院校专任教师绩效综合评价体系,论文从综合素质、日常教学、教学改革、科学研究、育人工作、服务工作、能力提升七个方面构建评价指标体系,采用层次分析法计算指标权重、灰色关联分析法构建多层综合评价模型,对某教研室5位专任教师的绩效综合评价结果与其表现一致,为他们的工作改进提供了可靠依据。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

路径规划是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对常规路径规划算法求解的路径长度非最短以及在前后两次规划过程中规划路径不连贯的问题,提出一种基于改进遗传算法的帧间关联平稳路径规划方法。首先,结合随机和定向两种搜索方式生成候选路径;然后,在常规遗传操作算子中引入插入算子和删除算子,并将规划路径的连贯性考虑进适应度函数中来计算每条候选路径的适应度值;最后,输出适应度值最高的路径作为当前最优路径。仿真结果表明了所提方法的正确性和可行性。实验结果表明,所提方法与A*算法和常规遗传算法相比,移动机器人行驶路径长度分别减少了3.05%和1.85%;行驶过程中的最大偏航角变化量分别减少了38.02%和32.43%,转角绝对值之和分别减少了23.97%和19.94%,所提方法能规划出更优的路径,并显著提高移动机器人的行驶效率和平稳性。      

应用聚类分析对关联规则进行分组

关联规则是要从大量的数据中找到数据之间的规律，但有时所产生的规律十分繁多，从而形成新的知识管理问题。针对该问题本文提出了一个新的算法，该算法利用系统聚类分析方法对规则进行分组，从而可更好地帮助用户解所发现的规律，该方法的距离（RatioD）是基于关联规则本身，因此，可对规则进行高效地分组。实验结果表明，该算法是有效的。