粗糙集理论在坦克武器火力分配中的应用

利用粗糙集理论及规划模型相结合的方法处理火力分配问题.将射击方案的效果作为决策属性,依据已有数据或作战经验根据粗糙集约简的概念挖掘射击规则,并取总体效果为规划模型的优化目标,运用定性与定量的方法解决了火力分配问题,较好地克服了一般数学模型存在的缺陷,为实时地解决现代战争中坦克武器火力分配提供了方法.     

粗糙集理论的电子设备诊断规则提取

为了解决现有诊断规则提取方法中的不一致性问题,得到具有良好适应能力和最大匹配能力的诊断决策规则,结合电子设备故障征兆特点,提出一种基于粗糙集的电子设备故障诊断规则提取方法.该方法先对原始数据进行预处理,形成决策表,用粗糙集进行属性约简和值约简,最后提取诊断决策规则,并对诊断规则进行评价.通过实例分析表明,该方法能提取出具有一定泛化能力的诊断规则,在故障诊断中能够提高诊断决策规则的匹配效率.     

基于规则的战术导弹需求量预测方法

有效预测战术导弹需求量是实现弹药精确保障的前提.在充分利用导弹需求量各类信息的基础上,提出了一种基于协调近似表示空间粗糙集的战术导弹需求量预测方法.分析了导弹需求量预测属性,构建了需求量预测决策信息系统;将该决策信息系统转化为协调近似表示空间,并采用差别矩阵方法进行属性约简,得到部分预测规则;运用基于集合向量包含度的算法进行规则融合,获取所有预测规则,从而实现战术导弹需求量预测.算例分析表明,该方法具有有效性,相比变精度粗糙集的预测方法,能够更充分地获取知识,具有更好的普适性和实用性.     

基于可能度的坦克分队进攻战斗作战方案决策方法

将不确定属性决策理论和方法应用于坦克分队进攻战斗作战方案的决策,提出了一种基于可能度的坦克分队进攻作战方案决策方法,主要用于解决在决策过程中由于决策属性值是区间数而导致的不确定性问题。首先定义了基于可能度的坦克分队进攻作战方案决策的相关概念,然后阐述了基于可能度的坦克分队进攻作战方案决策步骤,最后给出了基于可能度的坦克分队进攻作战方案决策示例。研究表明,基于可能度的坦克分队进攻战斗作案决策方法特别适用于决策属性值为区间数而权重为确定实数的情况。     

多属性模糊决策对舰炮射击目标优选

舰炮在现代高科技条件下海战中承担着重要的作战使命和任务,它能否完成被赋予的作战使命和任务,射击目标的优选起着决定性作用.为解决舰炮射击目标优选、决策问题,研究分析了多属性模糊决策方法,以及影响舰炮射击目标优选的因素,提出了多属性模糊决策方法的数学模型和求解最优射击目标排序的新方法.该方法在舰炮射击目标优选中的应用实例表明:通过定量和定性相结合,专家判断和信息处理相结合的多属性模糊决策方法对舰炮射击目标优选、决策具有一定的借鉴意义.     

不完全信息下的导弹防御射击决策研究

为了解决来袭导弹机动时机不完全确知情况下的拦截弹"是否进行射击"及"何时进行射击"等射击决策问题,提出了一种基于最优停止理论的导弹防御射击决策方法。首先,建立了导弹防御射击动态决策效益模型;然后,推导了导弹防御射击决策最优停止规则;最后,为了验证所给出决策规则的可行性和实用性,进行了算例分析。算例结果表明,提出的射击决策方法可以有效辅助反战术弹道导弹和反巡航导弹的末端防御射击决策。     

空战关键信息与战术规则提取算法

将粗糙集理论引入到空战研究中 ,提出了一种通过属性约简提取空战决策的关键信息和战术规则的算法 ,以便对空战过程中的冗余信息进行约简 ,提高决策实时性。通过一个空战战术选择示例对该算法进行了验证 ,结果表明 :在保证空战战术分类结果不变的情况下 ,该算法可提取出对空战决策起关键作用的信息以及最小简化战术规则。     

基于粗糙集的空袭目标威胁评估排序

通过对影响空袭目标威胁排序因素的分析,针对定性与定量因素并存的情况,提出利用粗糙集理论进行威胁排序的方法.将已有决策表转化为成对比较表,利用优势属性集来推理决策规则,从而确定各目标的排序.案例表明此方法有效地解决了空袭目标威胁排序中的如何处理不确定信息的问题,大大提高了决策的准确性和客观性.     

基于群体多属性决策的坦克武器作战能力评估

针对坦克武器系统作战能力评估新趋势,运用不完全信息群体多属性决策方法探索坦克武器系统作战能力评估问题。依据决策群体中每一决策个体的主观偏爱和信息掌握程度,形成对不同坦克武器系统在各属性下效用的不完全信息,决策群体集结各效用不完全信息形成群体偏爱,对武器系统作战能力进行排序或选优。该方法模型简单、利用计算机实现,较好地解决了信息化条件下坦克武器系统作战能力评估问题。     

基于单因子实验模型的坦克射击单车差异分析

坦克单车技术水平差异的定量分析对于坦克射击考核的公平性和武器效能评估的准确性非常重要。通过引入统计学中的单因子试验模型,把单坦克的技术状况作为变动因子,把射击成绩作为响应变量,分析试验数据,准确计算出因子的变动是否影响射击成绩,从而得出参加试验各坦克在技术水平上是否存在差距。     

属性约简与近似集的关系研究

上近似和下近似是在粗集理论中最基本的概念,而粗集理论的主要思想又是在保持分类能力不变的前提下通过对属性的约简导出问题的决策和分类规则。本文讨论了属性的约简和相对约简与上近似和下近似的关系,并在此基础上提出了一种新的相对约简———保近似约简。     

基于证据熵对不确定性度量的决策表约简

知识约简是粗糙集理论的核心内容之一,产生的粗糙决策规则往往具有一定的不确定性.在变精度粗糙集的基础上,本文构造了符合证据理论框架的一组焦元,利用基本概率分配函数计算了证据的总体信息熵,度量了决策表的不确定性;以该度量作为启发信息,给出了决策表的启发式知识约简算法.计算实例表明了本文方法的有效性.     

坦克嵌入式靶场射击训练命中评判模型

对坦克实车射击过程及射击误差进行了分析,在对坦克火控系统原理进行分析的基础上,建立了射击命中评判模型,并进行了试验检验,实现了坦克实车嵌入式不装实弹进行射击训练的命中点评判。     

基于最小二乘支持向量机的坦克炮身管剩余寿命预测方法

针对高膛压坦克炮身管剩余寿命预测的难题,结合坦克实弹射击试验数据量少和非线性的特点,基于最小二乘支持向量机构建了坦克炮身管剩余寿命预测模型,给出了模型参数的选取方法,并以某型坦克炮射击试验为基础,对坦克炮身管剩余寿命预测模型进行了验证。结果表明:该模型预测坦克炮身管剩余寿命效果良好。     

坦克稳像火控系统射击精度分析

从射击准备和射弹散布两个方面,对坦克稳像火控系统射击误差进行了较全面地分析,提出了射击误差的计算方法,并在此基础上对坦克使用稳像火控系统射击时的首发命中概率进行了计算     

坦克嵌入式车场射击训练炮长操纵控制模型

在嵌入式射击模拟训练系统中,针对炮长操作过程对模拟训练的影响,建立了炮长操纵控制模型。炮长操纵控制模型包括炮长操纵模型和炮长射击决策模型。炮长操纵模型的建立是基于装备的物理模型和人的生理反应模型。炮长射击决策模型根据坦克射击教范要求,采用与/或正向演绎推理得到。在炮长操纵控制模型基础上,建立了射击反应时间模型,并与实际装备操作进行了比较,对建立的操纵控制模型进行了验证。     

粗集理论在目标识别信息处理中的应用

为提取传感器获得的较粗糙的原始信息,运用粗集理论进行目标识别信息的处理,提出了一种采用关系表存储原始信息,通过简化关系表删去冗余信息,从而达到提取有用信息的处理方法.根据此方法,实例中通过对生成的规则进行优选,得到了简单准确的目标识别规则.此理论在信息处理中的应用,较好地满足了目标识别中原始信息处理的需求.     

基于Rough集理论的数据库推理通道动态消除

提出了一种基于Rough集理论的数据库推理泄漏通道消除方法。在由数据库中所有数据生成的不完备决策表上,该方法应用Rough集理论,分析提取出敏感和非敏感数据之间的确定性推理关系,以此产生推理控制规则。利用这些规则对数据库系统返回给普通用户的数据动态地做最小修改,防止推理通道的产生。实验结果表明,该方法可扩展性强,在保证较高的数据库安全性的同时提高了数据可用性。     

杂合数据的粗糙集属性约简方法

针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法.首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义.为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象集合在条件属性下的上、下近似的覆盖划分.之后,通过各对象基于条件属性和决策属性的上、下近似下的分布矩阵描述,利用最大分布矩阵,直观地得到两种不同观点下的约简结果.实验结果表明了本算法的合理和有效性.