当前位置: 首页 > news >正文

基于联合概率密度与深度优化的反潜航空深弹命中概率模型研究摘要

前言:项目题材来自数学建模2024年的D题,文章内容为笔者和队友原创,提供一个思路。

摘要

随着现代军事技术的发展,深水炸弹在特定场景下的反潜作战效能日益凸显,如何最大化的发挥深弹威力也成为重要研究课题。本文针对评估深弹投掷落点对命中潜艇概率的影响进行分析,综合利用Python、geogebra和draw.io等,以得出最大命中率、最优投掷方案和联合阵列编排的合理方案为目标建立了深度命中率模型,并使用标准正态分布、单边截尾正态分布、联合概率密度公式、朴素贝叶斯等算法对模型进行求解。

针对问题一潜艇中心位置的深度定位没有误差,两个水平坐标定位均服从正态分布当潜艇长100米、宽20米、高25米,航向方位角为90度时,深弹杀伤半径为20米,水平定位标准差为120米,深度定位值为150米时,我们对爆炸深度d进行了分类讨论,得出当117.5 < d <= 137.5 (m)时,最大命中率为0.9686;当137.5 < d <= 182.5 (m)时,最大命中率为0.9721最优投弹方案为在潜艇的水平定位中心投掷深弹。三者的关系为爆炸深度在一定区间内决定一种爆炸条件,最大的命中概率与深弹落点坐标的关系时基于分类讨论下的加和关系

相关文章:

基于联合概率密度与深度优化的反潜航空深弹命中概率模型研究摘要

前言:项目题材来自数学建模2024年的D题,文章内容为笔者和队友原创,提供一个思路。 摘要 随着现代军事技术的发展,深水炸弹在特定场景下的反潜作战效能日益凸显,如何最大化的发挥深弹威力也成为重要研究课题。本文针对评估深弹投掷落点对命中潜艇概率的影响进行分析,综合利…...

【PyQt】pyqt小案例实现简易文本编辑器

pyqt小案例实现简易文本编辑器 分析 实现了一个简单的文本编辑器&#xff0c;使用PyQt5框架构建。以下是代码的主要功能和特点&#xff1a; 主窗口类 (MyWindow): 继承自 QWidget 类。使用 .ui 文件加载用户界面布局。设置窗口标题、状态栏消息等。创建菜单栏及其子菜单项&…...

二叉树03(数据结构初阶)

文章目录 一&#xff1a;实现链式结构二叉树1.1前中后序遍历1.1.1遍历规则1.1.2代码实现 1.2结点个数以及高度等1.2.1二叉树结点个数1.2.2二叉树叶子结点个数1.2.3二叉树第k层结点个数1.2.4二叉树的深度/高度1.2.5 二叉树查找值为x的结点1.2.6二叉树的销毁 1.3层序遍历1.4判断是…...

ComfyUI工作流 图像反推生成人像手办人像参考(SDXL版)

文章目录 图像反推生成人像手办人像参考SD模型Node节点工作流程效果展示开发与应用图像反推生成人像手办人像参考 本工作流旨在通过利用 Stable Diffusion XL(SDXL)模型和相关辅助节点,实现高效的人像参考生成和手办设计。用户可通过加载定制的模型、LORA 调整和控制节点对…...

【01】共识机制

BTF共识 拜占庭将军问题 拜占庭将军问题是一个共识问题 起源 Leslie Lamport在论文《The Byzantine Generals Problem》提出拜占庭将军问题。 核心描述 军中可能有叛徒&#xff0c;却要保证进攻一致&#xff0c;由此引申到计算领域&#xff0c;发展成了一种容错理论。随着…...

sentinel的限流原理

Sentinel 的限流原理基于 流量统计 和 流量控制策略&#xff0c;通过动态规则对系统资源进行保护。其核心设计包括以下几个关键点&#xff1a; 流量统计模型&#xff1a;滑动时间窗口 Sentinel 使用 滑动时间窗口算法 统计单位时间内的请求量&#xff0c;相比传统的固定时间窗…...

ZOJ 1007 Numerical Summation of a Series

原题目链接 生成该系列值的表格 对于x 的 2001 个值&#xff0c;x 0.000、0.001、0.002、…、2.000。表中的所有条目的绝对误差必须小于 0.5e-12&#xff08;精度为 12 位&#xff09;。此问题基于 Hamming (1962) 的一个问题&#xff0c;当时的大型机按今天的微型计算机标准来…...

『 C 』 `##` 在 C 语言宏定义中的作用解析

文章目录 ## 运算符的基本概念可变参数宏与 ## 的应用可变参数宏简介## 处理可变参数的两种情况可变参数列表为空可变参数列表不为空 示例代码验证 在 C 和 C 编程里&#xff0c;宏定义是个很有用的工具。今天咱们就来聊聊 ## 这个预处理器连接运算符在宏定义中的作用&#xff…...

独立成分分析 (ICA):用于信号分离或降维

人工智能例子汇总&#xff1a;AI常见的算法和例子-CSDN博客 独立成分分析 (Independent Component Analysis, ICA) 是一种用于信号分离和降维的统计方法&#xff0c;常用于盲源分离 (Blind Source Separation, BSS) 问题&#xff0c;例如音频信号分离或脑电信号 (EEG) 处理。…...

为什么会有函数调用参数带标签的写法?Swift函数调用的参数传递需要加前缀是否是冗余?函数调用?函数参数?

为什么会有函数调用参数带标签的写法? ObjC函数参数形式与众不同&#xff0c;实参前会加前缀&#xff0c;尤其参数很多的情况&#xff0c;可读性很强。例如&#xff1a; [person setAge: 29 setSex:1 setClass: 35]; 这种参数前面加前缀描述也被叫标签(Label). 注意&#xff0…...

实际操作 检测缺陷刀片

号he 找到目标图像的缺陷位置&#xff0c;首先思路为对图像进行预处理&#xff0c;灰度-二值化-针对图像进行轮廓分析 //定义结构元素 Mat se getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1)); morphologyEx(thre, tc, MORPH_OPEN, se, Point(-1, -1), 1); …...

使用Pygame制作“青蛙过河”游戏

本篇博客将演示如何使用 Python Pygame 从零开始编写一款 Frogger 风格的小游戏。Frogger 是一款早期街机经典&#xff0c;玩家需要帮助青蛙穿越车水马龙的马路到达对岸。本示例提供了一个精简原型&#xff0c;包含角色移动、汽车生成与移动、碰撞检测、胜利条件等关键点。希望…...

BUU17 [RoarCTF 2019]Easy Calc1

自用 源代码 $(#calc).submit(function(){$.ajax({url:"calc.php?num"encodeURIComponent($("#content").val()),type:GET,success:function(data){$("#result").html(<div class"alert alert-success"><strong>答案:&l…...

堆的实现——对的应用(堆排序)

文章目录 1.堆的实现2.堆的应用--堆排序 大家在学堆的时候&#xff0c;需要有二叉树的基础知识&#xff0c;大家可以看我的二叉树文章&#xff1a;二叉树 1.堆的实现 如果有⼀个关键码的集合 K {k0 , k1 , k2 , …&#xff0c;kn−1 } &#xff0c;把它的所有元素按完全⼆叉树…...

新生讲课——图和并查集

1.图的存储 &#xff08;1&#xff09;.邻接矩阵 邻接矩阵可以借助stl中的vector,我们通过开一个二维矩阵,g[u]中存储的是u可以到达的点,定义如下 const int N 2e5 10; vector<int> g[N] 若是遇到带权图则定义如下 const int N 2e5 10; vector <pair <int ,…...

基于深度学习的视觉检测小项目(十七) 用户管理后台的编程

完成了用户管理功能的阶段。下一阶段进入AI功能相关。所有的资源见文章链接。 补充完后台代码的用户管理界面代码&#xff1a; import sqlite3from PySide6.QtCore import Slot from PySide6.QtWidgets import QDialog, QMessageBoxfrom . import user_manage # 导入使用ui…...

实战:利用百度站长平台加速网站收录

本文转自&#xff1a;百万收录网 原文链接&#xff1a;https://www.baiwanshoulu.com/33.html 利用百度站长平台加速网站收录是一个实战性很强的过程&#xff0c;以下是一些具体的步骤和策略&#xff1a; 一、了解百度站长平台 百度站长平台是百度为网站管理员提供的一系列工…...

web-XSS-CTFHub

前言 在众多的CTF平台当中&#xff0c;作者认为CTFHub对于初学者来说&#xff0c;是入门平台的不二之选。CTFHub通过自己独特的技能树模块&#xff0c;可以帮助初学者来快速入门。具体请看官方介绍&#xff1a;CTFHub。 作者更新了CTFHub系列&#xff0c;希望小伙伴们多多支持…...

【C++】P1957 口算练习题

博客主页&#xff1a; [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳] 本文专栏: C 文章目录 &#x1f4af;前言&#x1f4af;题目描述输入格式&#xff1a;输出格式&#xff1a; &#x1f4af;我的做法代码实现&#xff1a; &#x1f4af;老师的做法代码实现&#xff1a; &#x1f4af;对比分析&am…...

第二十三章 MySQL锁之表锁

目录 一、概述 二、语法 三、特点 一、概述 表级锁&#xff0c;每次操作锁住整张表。锁定粒度大&#xff0c;发生锁冲突的概率最高&#xff0c;并发度最低。应用在MyISAM、InnoDB、BDB等存储引擎中。 对于表级锁&#xff0c;主要分为以下三类&#xff1a; 1. 表锁 2. 元数…...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用

大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动&#xff08;如演唱会、马拉松赛事、高考中考等&#xff09;期间&#xff0c;城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例&#xff0c;暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...

Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程

Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程 Docker 运行 Kafka 带 SASL 认证教程一、说明二、环境准备三、编写 Docker Compose 和 jaas文件docker-compose.yml代码说明&#xff1a;server_jaas.conf 四、启动服务五、验证服务六、连接kafka服务七、总结 Docker 运行 Kafka 带 SASL 认…...

【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述

总的来说&#xff0c;传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度&#xff0c;通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...

Redis数据倾斜问题解决

Redis 数据倾斜问题解析与解决方案 什么是 Redis 数据倾斜 Redis 数据倾斜指的是在 Redis 集群中&#xff0c;部分节点存储的数据量或访问量远高于其他节点&#xff0c;导致这些节点负载过高&#xff0c;影响整体性能。 数据倾斜的主要表现 部分节点内存使用率远高于其他节…...

docker 部署发现spring.profiles.active 问题

报错&#xff1a; org.springframework.boot.context.config.InvalidConfigDataPropertyException: Property spring.profiles.active imported from location class path resource [application-test.yml] is invalid in a profile specific resource [origin: class path re…...

初学 pytest 记录

安装 pip install pytest用例可以是函数也可以是类中的方法 def test_func():print()class TestAdd: # def __init__(self): 在 pytest 中不可以使用__init__方法 # self.cc 12345 pytest.mark.api def test_str(self):res add(1, 2)assert res 12def test_int(self):r…...

以光量子为例,详解量子获取方式

光量子技术获取量子比特可在室温下进行。该方式有望通过与名为硅光子学&#xff08;silicon photonics&#xff09;的光波导&#xff08;optical waveguide&#xff09;芯片制造技术和光纤等光通信技术相结合来实现量子计算机。量子力学中&#xff0c;光既是波又是粒子。光子本…...

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向,可以做一定的素材)

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向&#xff0c;可以做一定的素材) 这个项目能干嘛? 使用 gemini 2.0 的 api 和 google 其他的 api 来做衍生处理 简化和优化了文生图和图生图的行为(我的最主要) 并且有一些目标检测和切割(我用不到) 视频和 imagefx 因为没 a…...

在Mathematica中实现Newton-Raphson迭代的收敛时间算法(一般三次多项式)

考察一般的三次多项式&#xff0c;以r为参数&#xff1a; p[z_, r_] : z^3 (r - 1) z - r; roots[r_] : z /. Solve[p[z, r] 0, z]&#xff1b; 此多项式的根为&#xff1a; 尽管看起来这个多项式是特殊的&#xff0c;其实一般的三次多项式都是可以通过线性变换化为这个形式…...

【WebSocket】SpringBoot项目中使用WebSocket

1. 导入坐标 如果springboot父工程没有加入websocket的起步依赖&#xff0c;添加它的坐标的时候需要带上版本号。 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId> </dep…...