基于双自适应调节算子的装备作战效能评估方法

为解决某型装备作战效能评估客观性差问题,在分析作战任务基础上构建效能评估指标体系,通过构建改进的效能评估模型,引入双自适应调节算子灵敏反应指标数据波动,确保了指标权重精确度,并通过单个权重和双自适应调节算法权重衡量方法的实例对比,验证了本模型的科学性、准确性.该模型对基础数据要求低,计算相对简便;构建的指标体系全面,较好地反映了评估对象的作战特征;避免了人为因素对指标权重的影响,结论更加客观.研究结果对快速、科学制定作战方案和改进某型装备性能设计有一定的参考意义.     

基于改进PSR理论的装备维修保障能力评估方法

为了克服评估过程中主观性的影响,将PSR理论引入军地联合装备维修保障能力评估指标体系构建中,对评估指标体系进行逻辑关联的框架约束;根据网络分析理论构建评估指标体系关联网络模型,提出了基于互信息模型的指标赋权方法,并采用层次聚类法检验了评估指标体系的逻辑关联性;根据评估指标的量纲特点建立了η-PSR评估模型;最后以某型装备维修保障试验评分表为数据基础,对基于改进PSR理论的装备维修保障能力评估方法进行了算例分析。研究结果表明：根据装备维修保障运行逻辑所构建的评估指标体系具有明确的逻辑关联性;采用互信息模型的指标赋权方法降低了主观赋权的影响;基于改进PSR理论的装备维修保障能力η-PSR评估模型是可行的。     

基于改进Grey-AHP的雷达装备维修性评估方法

针对雷达装备在鉴定定型阶段对维修性评估的需求,构建了雷达装备维修性评估指标体系,通过改进层次分析法(AHP)对雷达装备维修性评估指标进行赋权,建立了改进灰色层次分析法(Grey-AHP)的雷达装备维修性评估模型,对3种研制方案的雷达装备维修性进行排序,通过实例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于DEMATEL-TFNAHP的合成营作战能力评估指标权重确定方法

为获取完整的合成营作战能力评估指标权重信息,建立合成营作战能力评估体系层次结构模型,分别利用三角模糊层次分析法(TFNAHP)和决策实验与评估实验法(DEMATEL)获取评估指标的影响权重和价值权重,并利用积和归一法对这两种权重信息进行融合,得到包含评估指标隶属关系和相互影响关系信息的综合权重,最后对合成营综合作战能力进行评估.通过与未改进的三角模糊层次分析法获得的合成营综合作战能力评估结果进行对比,验证了A方法的有效性和可靠性,为合成营作战能力评估指标权重确定提供了一种新的思路.     

基于改进灰色AHP的反导雷达早期预警能力评估

为了提高反导预警装备作战能力评估的有效性和针对性,重点对既定威胁场景下的反导雷达早期预警能力评估问题进行了研究。通过反导雷达的早期预警能力需求分析,建立了既定威胁场景下的早期预警能力评估层次结构模型。通过引入改进证据合成规则,对经典灰色AHP多指标综合评价方法进行了改进。最后,以假定的威胁场景为例对相关方法进行了应用与验证。结果证明:提出的方法能够获得兼具针对性和指向性的评估结果,可为既定威胁场景下的反导雷达作战任务分析与筹划提供支持。     

武器装备作战试验评估方法研究

针对武器装备作战试验评估方法问题,吸收借鉴美军装备试验先进思想,在阐述了评估准备过程中建立映射关系、确定优先排序、构建计分模型和构建风险模型的基础上,提出了武器装备作战试验评估方法。该方法通过指标计分、风险度量、计分汇总和异常识别4个步骤对作战试验结果进行评估,具体案例验证了评估方法的有效性。     

基于证据融合的雷达发射机健康评估

针对在多种不确定性因素下的雷达发射机健康状态评估问题,在综合考虑指标可测性的基础上,建立了新的雷达发射机健康状态评估指标体系。采用一种改进证据理论的多指标融合方法进行雷达健康状态评估,通过各实测数据隶属函数转化得到基本可信度分配,避免了传统方法中评估指标基本可信度函数分配的主观性和局限性,然后利用改进的D-S证据理论对指标进行融合,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于主客观组合赋权的变权TOPSIS弹道目标威胁评估模型

针对目标威胁评估问题,提出了一种基于主客观组合赋权的变权TOPSIS弹道目标威胁评估模型。在利用层次分析法得到指标主观权重、利用熵权法得到客观权重的基础上,基于差异系数得到了威胁评估指标的主客观组合权值。通过引入变权理论的惩罚与激励机制,对传统组合赋权TOPSIS算法的权重计算方法进行了改进,改进后的模型能够根据目标状态参数随时间变化动态地对各项指标权重进行惩罚或者激励,实现了权重的动态调整,充分考虑了主观因素和客观因素对评估结果的影响。通过具体案例验证了模型的可靠性。威胁评估结果表明,改进后的模型更加注重目标各指标间的相关性,而且克服了常权决策带来的偏差,有效提升了弹道目标威胁评估的可靠性、准确性。     

美国国防部制造业和工业基础政策综述

介绍美国国防部制造业和工业基础政策办公室的使命和职责,概述落实制造业和工业基础政策的相关工作,包括国防工业基础研究、国防工业基础评估、国防工业基础薄弱环节改进、干预市场以保护工业基础能力、工业资源优先分配、审查并购对竞争力的影响。     

基于灰色AHP的反导预警雷达作战效能评估

针对反导预警雷达系统复杂、评估指标多,且存在信息不完全的特点,把灰色理论与层次分析法相结合,提出了基于灰色层次分析法(AHP)的评估模型。以雷达4种典型的工作模式为例进行了实例验证,结果表明:该方法可以对不同工作模式下雷达的作战效能量化分析,验证了评估模型的有效性和实用性,并针对评估结果提出了改进意见。     

基于CSS体系的雷达辐射源信号特征参数评估

为解决传统雷达辐射源信号脉内特征参数评估方法指标单一,实用性差,未形成评估体系等问题,构建了脉内特征参数的CSS评估体系。该体系以时间复杂性、可分离性、鲁棒性为基本评估指标,按照信噪比等级分别进行特征参数的评估,通过层次分析法确定指标权值,利用不同指标的加权和作为满意度评分值。仿真实验验证了所提CSS体系的有效性,该体系可为遴选最符合用户需求的特征参数提供可靠依据,较传统评估方法提高了评估结果的全面性和准确性。     

基于主成分分析的机务人员维修保障能力评价

针对当前部队对机务维修保障人员能力评估方法较为单一问题,构建了机务人员维修保障能力评价模型,结合实例提出了应用主成分分析法进行机务人员维修保障能力评价的方法和步骤,并给出了评估结果。通过计算分析得到的评估结果客观合理,验证了该方法对于机务维修保障多指标评价体系的评估结果具有一定的可信度和实用性。为进一步加强机务维修保障人才队伍建设提供了参考和依据。     

基于Delphi-BP神经网络的装备保障能力评估

针对评估指标数量过多可能给评估过程及结果带来的弊端,在构建装备保障能力评估指标体系基础上,给出了基于Delphi法的指标体系筛选的方法步骤,通过计算累计贡献率,对指标体系进行了筛选,降低了评估模型的输入维度。建立了评估部队装备保障能力的三层BP神经网络模型,利用Matlab神经网络工具箱对网络进行了训练和仿真,结果显示误差小于10-3。最后,通过对比评估,验证了方法的有效性和正确性。     

基于熵权法-云模型的雷达装备通用质量评估

针对现有雷达装备通用质量评估方法中存在评估指标选取主观性强、定性定量指标不能有效融合的问题,提出了一种基于熵权法和云模型的评估方法。总结了雷达装备通用质量评估指标体系的构建方法和流程,并在此基础上建立了全面、易量化的指标体系;基于熵权法比较评估了指标之间的区分度,筛选出了对评估结果影响突出的指标,实现了评估指标的约简;利用云模型将定性定量指标有机融合得到综合评估云模型,通过云相似度算法确定评估质量等级。通过实例计算,验证了本方法的合理性和可行性,为不同型号雷达装备通用质量特性的优劣比较提供了一种新的思路。     

基于可拓云的合成旅装备保障能力评估方法研究

针对合成旅装备保障能力评估的实际,考虑评估中指标等级标准区间的模糊性和随机性,提出了一种基于可拓云的合成旅装备保障能力评估模型。首先,通过对合成旅装备保障任务的系统分析,构建了合成旅装备保障能力评估指标体系;通过综合赋权方法计算各评估指标的权重;然后,综合物元模型兼顾定性与定量分析的优点以及云评估模型不确定性推理的特点,构建了合成旅装备保障能力评估可拓云模型,并给出了评估结果的置信度信息;最后,通过实例分析,验证了该方法的科学性和有效性。     

基于贝叶斯方法的地空导弹装备保障效能评估

地空导弹装备保障效能评估是当前我国地空导弹武器系统在作战运用中面临的重大问题之一。依据贝叶斯方法,以地空导弹装备在使用阶段的保障效能为评估对象,在建立评价指标体系的基础上,分别建立定性指标评估标准和定量指标评估标准,进而建立基于贝叶斯网络的评估模型,实现对装备保障效能客观、准确的评估,为系统改进和发展提供量化依据。通过分析所得数据,验证了该模型的有效性和可信性。     

基于作战环的导弹作战体系效能动态评估

基于作战环原理,构建了面向作战任务的导弹作战体系模型。建立了作战环模型的动态评估指标,提出了基于权重演化的导弹作战体系作战效能的动态评估方法,通过对导弹作战体系在不同作战阶段的任务和影响因素的动态分析,实现了动态条件下的导弹作战体系作战效能评估和贡献率分析。最后,以M型导弹装备体系效能动态评估为例,对论文提出方法的有效性和可用性进行验证。     

战术协同下的防空武器作战效能评估模型研究北大核心

针对合理运用战术手段使武器系统作战效能最大化这一问题,在任务背景下以拟定的战术方案的绝对效能值为最终评价指标,以单装固有效能为基础,构建装备作战效能评估模型,实现了对不同战术方案下防空武器系统作战效能定量评估。比较评估结果选出了最优方案,为指挥员提供辅助决策支持,并通过实例计算验证了效能评估模型的适用性。     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。     

基于物元分析的数字化坦克连火力打击能力评估

通过对数字化坦克连火力打击能力影响因素的分析,建立了对其进行评估的指标体系。基于物元分析理论,引入三标度法确定各指标的权重,构建了火力打击能力的评估模型,并结合具体实例验证了此模型的可行性和实用性。该方法能够有效结合定性与定量分析,且模型结构简单规范,为数字化坦克连火力打击能力的评估提供了一种较为有效的方法和途径。