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题名战术弹道导弹系统效能评估SEA法的建模与仿真
被引量:8
- 1
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作者
齐玲辉
张安
郭凤娟
毕文豪
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机构
西北工业大学电子信息学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期795-799,共5页
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基金
航天支撑技术基金项目(2010-HT-XGD)
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文摘
分析了战术弹道导弹攻防对抗过程,建立了战术弹道导弹系统模型和反导防御系统模型,并在此基础上建立了SEA法评估战术弹道导弹系统效能的模型。建模过程中,通过使命属性向使命需求的转化,运用改进的超盒数值算法,在四维空间求解系统使命轨迹,解决了SEA法操作性不强和缺乏细节表现能力的缺陷。仿真分析了不同型号战术弹道导弹系统的效能,及不同使命需求下同一型号的战术弹道导弹系统的效能,验证了该方法的正确性和有效性。
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关键词
SEA法
战术弹道导弹
超盒
建模与仿真
系统效能
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Keywords
System Effectiveness Analysis (SEA)
Tactical Ballistic Missile (TMB)
Hyperbox
Modeling and Simulation
System Effectiveness
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分类号
TJ761
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名基于加权双质心支持向量聚类的机群编队分组
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作者
齐玲辉
张安
曹璐
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机构
西北工业大学电子信息学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第11期2213-2218,共6页
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基金
国家重点基础研究发展计划(963计划)(2010CB734104)
航空科技基金(2011ZC53026)资助课题
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文摘
针对机群编队分组问题,提出了一种加权双质心支持向量聚类算法。所提算法在支持向量训练时引入最大熵原理,快速求解Lagrange乘子;针对样本特征对聚类结果的贡献不同,在聚类标识过程中,引入加权密度质心,提出了加权双质心聚类标识,并在典型数据集上验证了所提算法的有效性。通过对机群编队分组模型的描述,建立了机群聚类时一个目标点需要的特征集,完成了编队分组的仿真实验。仿真结果表明了所提算法能够针对应用的具体样本集实行快速聚类分析,并保证聚类结果的有效性。
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关键词
支持向量聚类
最大熵
加权双质心
机群编队分组
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Keywords
support vector clustering (SVC)
maximum entropy
double centroids-weighted
groupair grouping
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多机协同对地攻击目标分配算法
被引量:12
- 3
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作者
王强
丁全心
张安
齐玲辉
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机构
西北工业大学电子信息学院
中航工业洛阳电光设备研究所
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第7期1400-1405,共6页
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基金
航空科学基金(2011ZC53026)
中航工业洛阳电光设备研究所光电控制技术重点实验室资助课题
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文摘
针对多机协同对地攻击目标分配问题及其特点,对二进制粒子群优化算法进行改进,提出了一种基于矩阵二进制粒子群优化算法的多机协同对地攻击目标分配算法。首先,通过攻击机机群在对地攻击过程中得到的毁伤收益与付出的生存力损耗建立了目标分配模型,然后根据该模型约束特点,建立问题解与分配矩阵即矩阵粒子之间的映射,最后根据粒子形式设计了新的位置更新方式。仿真结果说明,矩阵二进制粒子群算法能够快速地找到较优的目标分配方案,并保证解的有效性,满足问题的约束条件。
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关键词
多机协同对地攻击
目标分配
分配矩阵
矩阵二进制粒子群优化
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Keywords
multi cooperative air-to-ground attack
target allocation
allocation matrix
matrix binary par- ticle swarm optimization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名BP神经网络的布撒器末端修正
被引量:3
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作者
褚进
张安
齐玲辉
陈瑞军
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机构
西北工业大学电子信息学院
中国白城兵器试验中心
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2012年第10期74-76,80,共4页
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基金
航天支撑技术基金资助项目(2010-HT-XGD)
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文摘
针对布撒器开舱点位置解算及子弹药减速伞延时解算所需时间长的问题,引入了BP神经网络算法,建立了子弹药的数学模型和BP神经网络解算模型,并进行了布撒器末端修正的仿真分析。仿真结果表明:运用BP神经网络算法计算的结果误差较小,并且大大缩短了在线解算的时间,进一步提升了布撒器的作战效能。
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关键词
开舱点位置
子弹药延时
BP神经网络
精度
作战效能
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Keywords
position of breakingbulk, delay of submunition, BP neural network, precision, operation effectiveness
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分类号
TJ765.4
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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