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公开(公告)号：CN105183624A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510543288.1
申请日：2015-08-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据匹配的仿真回放方法，针对基于高层体系结构HLA的分布式仿真系统进行仿真数据回放，该方法包括如下步骤：对HLA的分布式仿真系统的数据库中的仿真方预案的原始数据进行整合，获得关于该仿真方预案的N元并行数据集，每条N元并行数据包含N个元素；在N元并行数据集中确定离群点并剔除；建立K×(2K+1)×M的三层神经网络结构，K为仿真时间与对象属性值的个数；M为关键事件个数加1；确定关键事件数量及其样本数据对神经网络进行网络训练；各条N元并行数据依次输入训练后的神经网络，获得输出结果，筛选出属于关键事件的N元并行数据，并按照仿真时间值进行排序，得出回放方案进行数据回放。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106815443A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710049692.2
申请日：2017-01-23
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06F17/5036 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种面向变化环境的超低空飞行器三维多批多航迹规划方法。本发明引入了环境变化这一概念，在飞行器的飞行过程中不断探知周围信息，并以此为依据对航迹进行变更、修正，提高了航迹规划仿真的自主性、真实性。而且，本发明根据前一批次飞行器所获取的对方部署情况，对本批次飞行器的航迹进行规划，使飞行器具有更强的智能性，提高了任务完成的几率。此外，本发明还通过蚁群算法搜索初始可行航迹时引入了启发性函数，减少了初始搜索的盲目性，有效提高了搜索效率。
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公开(公告)号：CN106056330A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610356964.9
申请日：2016-05-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明公开了一种基于网络化系统的多级保障部署方法，该方法针对具有多级保障层的网络化系统进行部署；包括如下步骤：对于网络化系统中的多级保障层进行信息获取，所述多级保障层包括从低到高的第1～第M级，每一级均包含多个节点；针对第m级保障层，m的初始值为1，进入优化部署过程：根据步骤1所获取的信息对网络化系统的第m级保障层建立目标函数，所述目标函数使第m级保障层所有节点的可保障率之和最大；选取收敛算法优化所述目标函数；从而确定第m级保障层的各节点的位置；m自增1，针对第m级保障层，重复优化部署过程，直至m＝M，由此完成针对每一级保障层的部署。该方法能够有效的将物资保障与选址问题相结合，完成多级保障部署。
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公开(公告)号：CN106056330B
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201610356964.9
申请日：2016-05-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明公开了一种基于网络化系统的多级保障部署方法，该方法针对具有多级保障层的网络化系统进行部署；包括如下步骤：对于网络化系统中的多级保障层进行信息获取，所述多级保障层包括从低到高的第1～第M级，每一级均包含多个节点；针对第m级保障层，m的初始值为1，进入优化部署过程：根据步骤1所获取的信息对网络化系统的第m级保障层建立目标函数，所述目标函数使第m级保障层所有节点的可保障率之和最大；选取收敛算法优化所述目标函数；从而确定第m级保障层的各节点的位置；m自增1，针对第m级保障层，重复优化部署过程，直至m＝M，由此完成针对每一级保障层的部署。该方法能够有效的将物资保障与选址问题相结合，完成多级保障部署。
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公开(公告)号：CN106815443B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201710049692.2
申请日：2017-01-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向变化环境的超低空飞行器三维多批多航迹规划方法。本发明引入了环境变化这一概念，在飞行器的飞行过程中不断探知周围信息，并以此为依据对航迹进行变更、修正，提高了航迹规划仿真的自主性、真实性。而且，本发明根据前一批次飞行器所获取的对方部署情况，对本批次飞行器的航迹进行规划，使飞行器具有更强的智能性，提高了任务完成的几率。此外，本发明还通过蚁群算法搜索初始可行航迹时引入了启发性函数，减少了初始搜索的盲目性，有效提高了搜索效率。
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公开(公告)号：CN105183624B
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201510543288.1
申请日：2015-08-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据匹配的仿真回放方法，针对基于高层体系结构HLA的分布式仿真系统进行仿真数据回放，该方法包括如下步骤：对HLA的分布式仿真系统的数据库中的仿真方预案的原始数据进行整合，获得关于该仿真方预案的N元并行数据集，每条N元并行数据包含N个元素；在N元并行数据集中确定离群点并剔除；建立K×(2K+1)×M的三层神经网络结构，K为仿真时间与对象属性值的个数；M为关键事件个数加1；确定关键事件数量及其样本数据对神经网络进行网络训练；各条N元并行数据依次输入训练后的神经网络，获得输出结果，筛选出属于关键事件的N元并行数据，并按照仿真时间值进行排序，得出回放方案进行数据回放。
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