基于灰色预测和BP神经网络模型的云南省人口总量预测研究
摘要：人口问题一直是关系经济增长和社会稳定的关键问题,因此科学准确的人口预测也越来越重要。论文通过利用历年中国统计年鉴上云南省人口总量数据,分别应用灰色预测和BP神经网络模型对2000~2013年人口总量数据进行仿真模拟,考虑单一预测模型的局限性,然后利用标准差法对单一预测仿真结果进行权重分配,建立了组合预测模型。模型结果表明,组合预测模型优于单一的灰色预测模型和BP神经网络模型,具有较高的精度。最后利用组合预测模型,对2014~2025年的人口总量进行了短期预测,结果表明,到2024年人口总量将突破5000万人,人口增长速度大概维持在0.6%左右。基于数学物理方法和纹理作用的火焰模拟
摘要：通过分析比较火焰模拟的几种常用方法,提出一种基于数学物理方法与纹理绘制相结合的火焰模拟方法。首先,对N-S方程进行求解,并采用交错网格的方式进行离散化处理,计算出每个固定网格节点的状态量变化;然后,由温度场数据进行火焰颜色转换;最后,采用纹理绘制的方法对火焰进行渲染。实验表明,算法具有可行性和有效性。合作博弈在硫化车间生产调度中的应用研究
摘要：针对轮胎加工生产过程中硫化车间的生产调度成本问题,基于客户成本需求,建立基于合作博弈的生产调度模型,设计采用自适应遗传算法对模型进行求解,达到降低硫化车间生产成本的目的。实验仿真结果证明了该模型的有效性和可行性。该方法的应用相对于普通生产调度,能够更有效地减少车间成本。自主行驶车辆的避障控制算法研究
摘要：在模拟单行道上随机出现障碍物的情况下,针对无法建立精确的智能小车的控制数学模型问题,提出基于模糊控制的智能小车避障算法。采用OV7620摄像头获取道路信息,结合图像处理算法对障碍物进行定位。通过人类驾驶车辆避障的经验对智能小车行驶路径进行局部规划,设计一个模糊控制器,实时调整智能小车的行驶姿态使其能够在不超出道路边界的情况下实现避障功能。并通过仿真实验验证该算法的有效性。仿真实验结果表明：该算法能实时、稳定地更改智能小车行驶路径,有效地躲避障碍物。一种BM算法改进的研究
摘要：在当今的互联网中黑客攻击事件频频发生,为了阻止黑客攻击网络事件的发生从而保证网络的安全性,需要能够检测出网络用户行为的某种算法。在入侵检测技术中,模式匹配算法是一种重要的检测算法,该种算法能够检测已知和未知的网络攻击行为。目前模式匹配算法有多种,其中字符串匹配算法也属于一种模式匹配算法,字符串匹配算法在入侵检测中有着广泛的应用。经典的字符串匹配算法有BM算法和KMP算法,论文为了提高和改进BM算法在字符匹配时的速度,将MMTD算法和粗糙集中的决策系统在BM算法中进行应用,这是论文的创新点。论文改进BM算法的思路是首先使用MMTD算法对字符串的属性值进行衡量,然后再使用决策系统对该字符串中字符匹配是否成功做出决策。论文提出的算法在一定程度上能够提高BM算法的匹配速度。基于行为分析的指挥员指挥模式分类模型
摘要：通过分析特定指挥员在指挥行为实验中的行为表现,构建分析样本数据集,并选取典型指挥员作为参考样本,提出了一种基于K-均值聚类算法的指挥模式分类模型,模型计算简便,便于计算机实现,对于认识和把握特定指挥员特点,并应用于作战和训练实践具有重要意义。联合机动编队合同战术模型建模研究
摘要：联合机动编队作为多兵种合成编队发展的高级阶段,是海军机动作战力量的主要编成形式,采用合同战术方法,可以使各机动编队协调一致地行动,发挥整体威力,大大提高作战效能。论文采用面向对象的建模过程,从对作战环境和作战单元的分析工作着手,研究了联合机动编队的作战空间建模技术,建立了联合机动编队作战指挥环境模型和作战指挥智能体模型,通过仿真测试实例,对雷达模拟器进行模型校验,验证了模型的正确性。基于LS-DYNA程序的聚能装药数值仿真研究
摘要：采用LS-DYNA程序对聚能装药问题进行数值仿真研究是一种经济有效的方式。为解决当前仿真中采用三维ALE流-固耦合方法带来的效率低、耦合困难、计算易中断等问题,提出了二/三维纯ALE仿真方法。借助LS-DYNA程序,应用上述各方法对聚能射流成型及侵彻靶板过程进行了数值仿真与比较。结果表明,纯ALE仿真方法模拟更加流畅稳定,所得结果与试验吻合良好;在同等条件下,二维纯ALE方法精度更高,计算效率大幅提高,弥补了以往采用LS-DYNA程序只能实现聚能装药三维数值仿真的缺点。武器装备费用估算中参数问题的研究
摘要：武器装备费用估算常采用参数法,而选择合适的费用驱动因子是建立费用估算模型的一个关键问题。在国内外军事装备费用估算的研究基础上,指出费用驱动因子选取原则,系统梳理了费用驱动参数应从四个方面选取,从初始参数数量是否变化的角度总结归纳了费用驱动因子分析处理的方法。多阵元对时延估计性能的影响分析
摘要：基于线性预测方法,对等间隔线列阵中阵元的冗余性对时延估计性能的影响展开研究,并对结果进行了仿真分析。分析表明,通过充分发挥阵元的冗余信息可以提高时延估计算法的鲁棒性,提高系统的抗噪声性能。MapReduce框架下运用K-modes聚类算法进行日负荷曲线预测
摘要：提出一种MapReduce框架下运用K-modes聚类算法,并基于电力大数据对日负荷曲线进行预测的方法。将预测结果与传统K-modes聚类算法的预测结果进行对比,结果表明：K-modes聚类算法进行分布式处理的方法是可行的,使用这种方法对日负荷曲线进行预测效果更好,提高了预测的精确性,更好地指导电力生产。低空目标被动声定位误差仿真
摘要：针对低空目标声场特性,在到达时延（Time Delay of Arrival,TDOA）定位算法基础上,建立一种针对低空目标定位误差的数学模型GDOP（Geometric Dilution Precision）。对常用的布站方式进行定位误差仿真分析,从仿真结果中可以得出最优布站方式,此数学模型可作为衡量低空目标定位最优布站方式之一。基于图像融合与分水岭技术的车辆检测
摘要：提出了一种有效的运动车辆检测方法。首先采用连续帧差法进行背景建模,之后采用像素级的图像融合技术,将视频帧与背景帧在RGB通道进行融合处理。随后在模板匹配的基础上进行分水岭分割,获取最佳匹配信息,最终实现车辆检测与定位。实验结果显示,该方法能够实时检测运动车辆,检测效果较好。基于势场模型及传播预测技术的通信态势显示与威胁分析系统
摘要：我军当前的通信态势显示方式还停留在使用军标标绘战场要素和根据经验绘制信号范围的阶段。如何形象直观地显示通信态势、如何对作战双方通信能力进行量化对比,是通信态势显示研究领域亟待解决的问题。为此,论文采用势场理论和传播预测技术,设计了一套直观、有效的通信态势综合显示系统,系统具备通信态势显示、威胁分析和电波覆盖分析等功能,为指挥员分析判断战场的通信情况提供了形象直观的态势参考。全寿命过程装备准备时间验证费用优选模型
摘要：在全寿命阶段装备准备时间验证的工程实践中,面临验证方法多,选择困难的问题。针对这一现实需求,在全面分析装备研制过程中各寿命阶段技术状态和验证方法性质、特点的基础上,提出了各种验证方法验证时的资源需求。结合验证工作的实际,分析了验证的约束参数和目标参数,并以验证经费最小为优化目标,研究建立了约束参数和目标参数的关系模型,算例分析表明,该模型可以为全寿命过程装备准备时间验证方法的选取提供决策依据。基于Hadoop的神经网络算法在网络学习评价中的应用研究
摘要：网络环境下的学习需要有与之相适应的学习评价方式,为改进现有网络学习评价的不足,构建了基于BP神经网络的网络学习评价模型,并设计基于Hadoop的BP神经网络并行算法,解决网络学习评价中的大数据集分析和处理问题,实验证明,提出的方法拥有较快的收敛速度和较高的精度,在大数据集处理上具有较好的加速比和良好的可扩展性。基于VB的塔式起重机优化设计可视化系统开发
摘要：以QTZ63塔式起重机为例,采用有限元计算软件ANSYS中的APDL参数化设计语言和Visual Basic6.0可视化编程技术,通过编写宏代码,调用函数和设置控件,以塔机截面参数为设计变量,以塔机自重为目标变量,开发基于VB的塔式起重机截面优化设计的可视化系统,并以某实际塔机工作状态为例进行验证。该系统具有用户界面良好、参数输入直观、操作简便等优点,可为塔机设计人员提供参考。基于眼球运动状态检测的疲劳预警系统研究
摘要：基于ARM＋Linux平台上对于疲劳预警方案的实现,采用了一种新的适用于驾驶疲劳检测的疲劳状态判别算法。即当人处于疲劳状态时,眼球运动速率会大幅度下降,根据这一特点,并结合新型的CortexA8的ARM处理器,以及Linux操作系统、Qt图像化界面库和OpenCV计算机视觉库,设计了基于此嵌入式平台的疲劳预警系统。最后仿真可表明,该系统对驾驶员疲劳预警具有一定的准确性与可研究性。
