摘要:针对舰载导弹武器装备的数字化保障议题，聚焦于当前海军舰载导弹武器装备的保障需求，以及数字孪生的保障技术特点，探讨相关技术的发展方向，以更好地保障海军装备需求。结果表明，该研究可为舰载导弹武器装备的可靠性提供有潜力的研究方向。

摘要:为准确掌握定数截尾和序贯截尾2种试验方案的内涵，从方法原理、特征角度进行深入分析。提出2种方案的特征量概率模型，从机理上揭示了2种方案的适用范围。结果表明：该分析在成败型产品可靠性鉴定试验中为试验方案的制定提供了便利，对试验组织实施有指导意义。

摘要:为解决传统色彩特征提取方法对美术绘画图像进行特征分析时存在难以支持美术绘画图像的精准分类问题，设计一种基于边缘复杂度的美术绘画图像色彩特征提取方法。提取美术绘画图像的颜色分量，利用颜色矩来表征颜色特征分量，用Sobel算子将边缘延伸方向量化为水平和垂直方向，检测美术绘画图像区域，计算边缘强度确定边缘方向，给出美术绘画图像色彩特征提取流程，并进行实验对比分析。结果表明：与传统方法相比，使用该方法得到的图像色彩特征进行图像分类，美术绘画内容和绘画风格上的分类结果更加精准。

摘要:针对电子发票流通过程中产生的异常行为趋于多样化和复杂化等特点，提出一种基于深度学习的电子发票异常行为检测模型。对用户消费中某些敏感信息进行加工并聚类处理，建立异常行为特征数据集；提出一种结合双线性投影及注意机制的深度网络学习企业消费数据，并在网络中引入注意增强双线性层(bilinear layer，BL)模型，提高模型训练效率；以某财务公司提供的企业开具发票行为数据为例，对所提检测模型的有效性进行验证。结果表明：所提模型性能最高，平均识别准确率为93.25%；与ResNet、VGG和LSTM模型相比，准确率分别提升6.6%、6.42%和5.27%。

摘要:为解决目前微电网保护方案存在计算时间长、故障检测精度低的问题，提出一种基于混合深度学习的微电网故障检测模型。通过特征提前器挖掘电力数据信号信息，利用深度卷积神经网络有效提取电力故障数据特征信息，并基于AdaBoost分类器对故障进行分类。实验结果表明：与卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)和AlexNet相反，所提混合深度学习检测模型训练性能更高；与SVM、LR、CNN和AlexNet模型相比，所提混合深度学习模型综合指标性能更优，故障检测准确率可达98%。

摘要:针对目前电力服务质量评估时存在数据类型多、评估精度低等问题，提出一种基于数据挖掘的电力服务质量评估模型。基于电力服务社交媒体数据，提出一种电力服务情感词典生成方法；基于数据挖掘中信息检索技术和深度学习技术，提出一种客户态度分析模型，衡量客户对电力服务质量的满意程度。实验结果表明：所提模型可综合考虑文本特征以及语音特征，有效提升评估性能，为电力服务质量量化分析提供了一定借鉴。

摘要:为解决分布式电源接入配电网而引起网络拓扑结构改变，传统单一故障信号难以实现故障区的准确定位问题，提出一种基于多目标的决策故障区段定位方法。以分布式能源(distribute generator，DG)配电网故障接地电路特征为基础，建立单向接地故障的多目标评价指标体系，由期望最小靶心度值来判定故障区段，减小故障定位误差。仿真实验结果表明：多目标决策故障区段定位法能较好实现分布式配电网的故障定位。多目标决策树的配电网故障定位实现了多指标的融合，具有更高的定位准确度，尤其是在配电网多点故障情况下，能够同时准确地定位多点故障点。

摘要:针对飞行器试验遥测振动信号频率内容丰富降噪困难问题，提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)和时频分析的遥测振动信号降噪方法。将带噪信号利用EMD进行多尺度分解，得到不同尺度的本征模态分量(intrinsic mode function，IMF)，利用短时傅里叶变换(short time Fourier transform，STFT)得到对应的时频表示，并根据时频能量分布设定滤波阈值，在时频域进行滤波处理。将滤波后的时频表示进行STFT逆变换，并累加求和得到降噪后信号。该方法具有更好的噪声抑制能力，并且保护信号中细节信息不受损失。计算机仿真和实测数据处理结果表明：与EMD降噪、小波降噪相比，该方法仿真条件下信噪比提高约2.8和2.4 dB，在实测信号中信噪比提高约14.3和10.1 dB，证明该方法在遥测振动信号预处理中具有实际应用价值。

摘要:为了解气象灾害分布特征，实现有效且准确的气象灾害预警，降低气象灾害给畜牧业造成的损失，提出一种基于谱聚类的畜牧业气象灾害分布特征提取模型。通过计算影响程度，确定11个气象灾害指标。对气象灾害指标实施标准化、空位补充以及去噪等处理。利用谱聚类算法计算气象灾害特征值，得出对应的气象灾害风险程度。区域1、2、5、7的灾害特征值呈现上升趋势，风险程度逐年上升；区域6、10的灾害特征值呈现下降趋势，风险程度逐年下降；区域3、4、8、9的灾害特征值一直维持在较为稳定的水平上，其中3、4、8区域的风险程度一直保持在低度风险水平，9区域的风险程度一直保持在中度风险水平。低度风险区域所占面积更大且多集中在西北角，中度风险区域且多集中在中部，高度风险区域且多集中在东南地区。结果表明：所构建模型具有较好的应用效果，能够有效实现畜牧业气象灾害分布特征提取。

摘要:针对铁路的客运量数据规模较大，具有较大的随机性和不稳定性，难以保证短期客运量预测精度的问题，提出一种基于GIS地理信息技术的城市土地利用动态数据整合方法。选取影响高铁出行的个性化需求因素，以修正因子对历史数据扩展，选择时间序列法提取有效结构成分。在原有MD模型中融入舒适度指标，设置改进MD模型的预测流程，通过影响出行牺牲量的因素，设计改进后的出行牺牲量函数，实现高速铁路短期客运量预测。实验结果表明：对于不同城市的高铁短期客运量，该方法的预测精度可达99.5%，具有一定应用价值。

摘要:针对防空预警面临的综合噪声干扰威胁，建立防空雷达协同配置优化模型。在分析传统的防空雷达抗干扰探测距离模型的基础上，针对性给出远程压制干扰、伴随支援干扰和自卫干扰条件下的探测距离解析模型，归纳建立综合噪声干扰条件下的雷达通用探测距离模型；提出遍历搜索和黄金分割法相结合的求解方法，运用典型实例进行验证。实例分析结果表明：所建模型和方法有效可行，能够明显提高防空雷达网的抗综合噪声干扰能力，对防空雷达组网布站的研究与实践具有一定的借鉴意义。

摘要:针对传统作战效能评估中静态性、主观性强和实时适应性不足等问题，提出一种基于改进层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)的地面分队作战效能动态评估应用方法。通过嵌入观察、判断、决策、行动(observation-orientation-decision-action，OODA)环，构建“数据采集-模型重构-权重更新-反馈优化”闭环体系，利用仿真推演实时采集多源数据，依托战场态势动态调整判断矩阵与指标权重，更新模型实现动态评估。在地面分队进攻场景下，设置多元模拟战场环境开展对照实验，采集多维度效能数据验证方法。结果表明：该方法可有效量化复杂环境下作战效能，有效解决传统静态评估的滞后性问题，可为地面分队作战效能评估提供参考。

摘要:为解决传统软集法存在主观因素大、结果差距小等不足，提出基于改进软集的装备体系贡献率分析方法。从能力差异、能力支撑度和能力值的角度进行改进和完善，通过装备的指标参数对装备-能力矩阵进行补充，并以某班组装备体系进行算例分析，与传统软集法进行对比。结果表明：改进软集方法分析结果差异性更为显著，优于传统软集法。

摘要:为有效提升负荷分散调度精度，提出新能源接入下区域电力系统负荷分散调度方法。采集新能源接入时的电力系统运行状态数据，并对采集数据实施去噪处理，提升系统运行状态数据质量；根据数据去噪结果，建立适用于新能源接入下区域电力系统分散调度目标函数以及约束条件，完成区域电力系统负荷分散调度模型构建；使用改进后的遗传算法对模型展开求解，根据求解结果确定区域电力系统分散调度最佳解，实现新能源接入下区域电力系统分散调度。实验结果表明：使用该方法开展区域电力系统分散调度时，调度效果好且性能高。

摘要:针对空射型反舰导弹弹道形式多样、控制律复杂等特点，从反舰导弹低空巡航弹道的角度出发，研究该弹道在不同飞行阶段的弹道设计及弹道仿真实现。对空射型反舰导弹的常用弹道类型、特点及技术性能进行了分析。利用Matlab/Simulink建立了反舰导弹纵向运动弹道仿真模型。针对低空巡航弹道在方案飞行段的设计，采用PID控制实现导弹的姿态及高度稳定控制；在末制导导引段，采用过重力补偿比例导引法实现导弹的末端跃升俯冲攻击。仿真实例验证结果表明：该设计方法可较好地实现预设弹道，为空射型反舰导弹的弹道设计、分析提供一定的借鉴和参考价值。

摘要:针对无人机指挥人才培养和实战化训练急需问题，构建具备通用岗位协同训练与战术协同训练功能于一体的无人机协同训练模拟系统。阐述其组成与功能，介绍其使用流程，并围绕岗位协同、战术协同和综合运用模式开展创新运用实践，为发挥系统建设质效、加速无人机指挥人才培养进行了积极探索。结果表明，该训练模拟系统提高了无人机实战化训练质效，加速了无人机专业指挥人才能力素质的形成。

摘要:为解决随机非线性机器人系统的控制问题，提出一种2阶段风险规避架构改进RRT*算法。通过求解NLP引入非线性动力学，采用近似状态分布和分布鲁棒性碰撞检测来量化风险，从而完成路径规划。通过演示3种控制器：参考轨迹周围具有线性动力学的LQR、含鲁棒性乘性噪声项的LQR以及非线性模型预测控制器。在独轮车动力学模型中施加具有重尾特性的Laplace噪声。结果表明，该算法具有可行性。

摘要:针对来袭巡航弹、隐身飞行器、飞行器集群等不同类型目标，开展无人机集群的编队策略、队形保持与重构、战场态势信息驱动等方法研究。通过模拟来袭目标，设计试验场景，对无人机集群编队的编队策略进行初步验证。结果表明：针对不同来袭目标采用特定类型的防御阵型，进而采用远距、多层，扩张、收敛，前突、换防等拦截策略，能对来袭目标进行有效阻滞，可为防空系统建设提供借鉴。

摘要:针对智能无人作战问题，研究人工智能(artificial intelligence，AI)技术、智能化武器及作战形式发展特点和规律。阐述各国在发展人工智能技术及智能作战领域的政策举措，重点对比深度学习技术及深度强化学习技术的特性、适用范围，分析当前智能装备和智能无人作战特点及优势，剖析未来无人智能作战平台可能发展趋势。对比分析结果表明：当前战争形态加速向智能、无人、信息化方向转变，引发了作战理念、作战形式、武器装备的广泛深刻变革，对未来作战新形势具有发展先机。

摘要:为解决自然语言数据处理模型进行数据处理时存在效果差、资源消耗大等问题，提出一种基于多尺度特征提取和注意力机制的融合算法。通过不同尺度的特征数据提取，并在特征图上应用加权算法，从而增强对某些特定尺度特征的关注，并基于该融合算法对自然语言数据处理模型进行优化。仿真实验的结果表明：该融合算法特征提取效果较好，显著提升了计算机进行数据处理的各项能力。将优化后的自然语言处理(natural language processing，NLP)数据处理模型与CSAMT数据处理模型、BETG数据处理模型和优化前的NLP数据处理模型的性能进行对比可知：经过CBAM-MS-CNN优化的NLP数据处理模型的各项性能均优于其他模型。研究结果表明：该融合算法可以满足电子化移交流程中非结构化数据管理领域中的高可靠性、智能处理等业务需求，能提升数据处理效率和数据质量，减少人工录入数据和人工复核数据的工作量。

摘要:针对传统的水电站管理系统存在的问题，提出开发全过程数据监控的水电站智能安全管理平台。利用移动互联网及云计算和大数据等技术进行研究分析，系统开发包括安全知识库、安全监管、辅助决策支持、系统管理4大功能；与水电站其他系统开发数据对接接口，实现了全过程多系统集成联动，搭建水电站安全监控系统，形成全过程安全闭环管理，达到了消除安全监管漏洞和盲区、节省人力和提高工作效率等效果。结果表明，该平台对于水电站智能安全管理具有较大的推广价值。

摘要:为解决传统海洋浮标无线通信系统在恶劣海况下码率固定与频繁反馈的缺陷，提出一种基于R10码的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing，OFDM)无线通信系统。设计适配海洋信道动态特性的OFDM帧结构，并结合R10码码率自适应特性构建机会通信策略，实现无需实时信道状态信息与频繁反馈的自适应传输。基于舰船-浮标信道模型，对不同海况等级下的系统性能进行仿真验证。相较于传统海洋浮标无线通信系统，该系统可依据信道条件动态调整码率与传输速率，在3级和5级海况下传输效率分别提升29.19%和29.54%，每个数据源块的反馈次数仅需1次，显著降低了通信暴露风险。研究结果表明：R10码与OFDM的协同设计有效解决了海洋浮标通信的可靠性与隐蔽性矛盾，为复杂海洋环境下的海洋浮标无线通信提供了技术支撑。