基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别

结合灰关联分析和模糊理论,建立了一种模式识别方法。在此基础上提出了基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别模型,利用实例说明了模型的可行性。     

基于区间灰关联的雷达辐射源识别新方法

在现代密集信号环境中,接收机测得的和辐射源数据库中的雷达特征参数具有不确定性,一般用区间值表示.针对区间类型的特征参数的雷达辐射源识别,提出了一种新的基于区间灰关联度的雷达辐射源融合识别方法.该方法首先运用区间灰关联度得到基本概率赋值,然后运用证据组合与决策实现目标识别.仿真结果表明,这种识别方法是有效的.     

基于模糊灰关联分析的通信网运行可靠性评估

基于模糊灰关联度理论 ,提出了通信网运行可靠性评估的方法 .通过实例验证 ,该方法有效 .     

基于灰关联分析和粗糙集的通信电台识别方法

通信侦察过程积累了大量电台通信记录,对这些数据进行分析、推理,可以识别电台的数量、装载平台等,为了提高识别正确率,提出了基于灰关联分析和粗糙集的通信电台识别方法。首先,依据粗糙集理论将信息表划分等价类,得到电台航迹;再根据灰关联分析计算雷达航迹和电台航迹的灰关联度,最后按照最大灰关联度原则进行通信电台关联。实验结果表明该方法适用范围更广,在多个平台的运动轨迹交叉且在交叉时刻各有电台通联、同一平台上的多个电台在不同时间通联这两种情况下,均能较好地对电台进行关联。     

装备研制中技术风险的灰色综合评估

指出装备研制中技术风险的表现形式,建立了技术风险评估的指标体系,阐述了基于灰类白化权函数将定性指标定量化的方法,建立了利用群灰关联度进行综合评估的模型。最后,结合实例验证说明了该模型对研制方案技术风险评估的可用性。     

作战体系有序性判别模型*

未来作战已经逐步演变为体系之间的对抗,为确保我军作战体系有序进行发挥其作战力量,探讨了作战体系有序性问题;应用了耗散结构理论和灰色系统理论,把灰关联度与熵结合起来,以序参量为基础,建立了基于灰关联熵的作战体系有序性判别模型.研究结果为对作战体系实施调控提供了依据,使作战体系符合现代战场态势发展的需要.     

灰色模糊物元分析的要地防空威胁评估

结合要地防空作战的特点,分析了影响目标威胁评估的因素.针对指标信息的不确定性,将模糊物元分析与灰色系统理论相结合,并运用AHP法和信息熵法进行组合赋权,建立了基于组合赋权的灰色模糊物元分析的要地防空威胁评估模型.在对来袭目标进行威胁评估时,将目标的各个特征作为物元的事物,以其各项评价指标及模糊灰量值构造复合模糊灰元.通过计算与标准模糊灰元之间的关联度,实现对空袭目标的威胁评估与排序.实例分析表明该方法可靠有效.     

基于灰局势决策理论的维修级别分析方法

简要介绍了某型无人机维修级别分析及灰局势决策理论的一般概念,针对传统维修级别分析中经济性分析的数据来源广、模型可信度较差的情况,研究基于灰局势决策原理建模的一般方法,通过筛选原始数据并修正计算公式,大大减少了冗余计算,最后运用这一模型对某机载无线电设备进行了经济性分析。     

城市战场目标分群的组合聚类方法

为了消除或减少城市作战中灰色情报信息对态势评估中目标分群的影响,提出一种基于Chameleon算法的组合聚类方法.根据目标属性间的区间灰数关联度和目标间的距离系数得到相似度矩阵,利用Chameleon算法对目标进行初始分群,然后,对分群中各目标的属性历史数据和分群中心的属性历史数据分别进行区间灰数向量关联分析,实现了目标分群的动态维护.通过算例验证了方法的有效性.     

基于改进灰关联理论的目标类型识别模型研究

主要针对防空作战中对空袭目标类型识别需求,建立了一个基于变异系数法进行赋权的离散灰关联识别模型.该模型首先充分利用未知目标特征参数的变异程度,客观地对各指标进行赋权;其次对灰关联法进行改进,从置信距离出发用离散关联度更准确地描述两序列数据之间的关联程度,从而为目标识别提供更加可靠的辅助决策.实例分析表明,该模型方法简单,识别率高,具有很高的应用价值.     

灰色分析法在物流绩效评价中的应用研究

提出了基于灰色关联度的物流绩效灰色评价模型。阐明了灰色分析法进行物流绩效评价的方法,并与文献[1]的方法进行了比较。结果表明灰关联分析方法应用于物流绩效评价是有效的、可行的,且具有分析全面、方法简便、易于计算机实现等特点。     

多目标灰关联决策的典型水面舰艇反潜性能评估

水面舰艇反潜武器系统具有综合功能强、战技性能指标多的特点,许多指标模糊性、相对性较强,必须寻求一种能对武器系统战技技能进行有效评估的方法,采用多目标灰关联决策的方法对水面舰艇反潜武器系统战技技能进行评估.首先根据灰色系统理论建立了多目标灰关联决策模型,其次以灰色关联度为基本依据构造出水面舰艇反潜武器战技性能评估指数,最后根据所建立的模型对5种典型水面舰艇的反潜性能进行了综合评估.     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法北大核心

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

空军防空作战指挥机构有序性判别模型

空军防空作战指挥机构具有开放性,其有序性为远离平衡态,可将其视为耗散结构,可以应用耗散结构理论和灰色系统理论对其有序性进行分析,以防空作战指挥机构的各个子系统能力作为序参量,把灰关联度与熵结合起来,建立空军防空作战指挥机构有序性判别模型,通过对防空作战指挥机构的有序性的判别,为提高机构效能提供依据。     

战区后勤保障指挥体系有序性判别模型

阐述了构建战区后勤保障指挥体系判别模型的步骤,为战区后勤指挥员提供了一种从信息流的角度分析整体与各部分运行相关性的决策方法。运用耗散结构理论和灰色系统理论,以战区后勤保障指挥体系各个子系统功能发挥作为序参量,通过灰关联度与熵,建立战区后勤保障指挥体系有序性判别模型。对体系各子系统的有序性进行判别,有助于提高体系效能,对战区后勤保障指挥体系平稳运行具有重要的现实意义。     

一种灰色关联度的改进方法

在回顾和总结已有关联度方法的基础上,提出了一种同时考察评价对象与理想值之间相似性和相近性的综合关联度,包括改进型斜率关联度和近似面积关联度,分别给出了两种关联系数和关联度的计算方法,并详细论述了二者几何关系和量值关系,便于决策者根据不同偏好选取不同权重;该综合关联度满足一致性和规范性要求,经过均值比变换后也可满足无量纲化保序性;最后,通过典型算例验证了方法的有效性。     

基于GRA-PSO算法的端铣工艺参数多目标优化

考虑生产实际的需求,综合最小变形误差、最大金属切除率和最大刀具耐用度建立端铣工艺参数多目标优化模型。通过对粒子群全局寻优能力和灰色理论的适应性综合分析,研究提出耦合粒子群算法（Particle Swarm Op-timization,PSO）和灰色关联（Gray Relevancy Analysis,GRA）的多目标工艺参数优化算法。该方法将多目标函数的优化问题转化为优化单项灰关联度,得到了多项工艺指标要求下的参数优化组合。将该方法应用在多目标工艺参数优化设计中取得了满意的结果,表明其具有很大的适应性。     

基于关联度的装备指标层状态评价方法

针对装备指标层状态评价的需要,在比较相关灰色关联度研究成果的基础上,提出了一种同时考察评价对象与理想值之间相似性和相近性的综合关联度,包括改进型斜率关联度和近似面积关联度,详细论述了二者几何关系和量值关系。结合逼近理想解排序法（TOPSIS）和提出的综合关联度,设计了装备指标层状态评价方法,该方法既考察了被评价装备性能的整体偏差,又体现了个别指标偏差,工程上可同时实现装备底层评价值集结和故障诊断。最后,以装甲装备火控系统为例说明了方法的实用性和有效性。     

柴油机故障的模糊灰色关联度诊断法

在灰色理论关联度诊断法的基础上提出了诊断柴油机故障的模糊灰色关联度法 ,通过对柴油机工作过程故障的诊断结果表明 ,该诊断方法对复杂机器的故障诊断 ,准确性较高 .