基于不确定语言多属性决策的目标威胁度排序

针对影响不同类目标威胁度的因素建立了目标威胁度指标体系,并在此基础上,利用不确定语言多属性决策模型对不同类目标威胁度进行排序。该方法不仅充分体现了不同类目标威胁度的影响因素,还充分利用了专家和决策人员的经验,能较好地反映现代战场中目标威胁度的实际情况,利于提高智能化程度;模型适应性较强,计算量小,符合军事系统实时性的特殊要求,使评估结果更具有可信性和实用性。     

不确定条件下编队协同作战空中目标威胁评估

针对决策环境的不确定性,对不确定条件下舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估过程进行了深入研究;在此基础上,根据舰艇编队协同决策的特点,综合运用风险型多属性决策理论,建立了满足不同决策层的舰艇目标威胁评估模型和编队目标威胁评估模型,从而提出了不确定条件下编队协同作战的空中目标威胁评估方法。最后,通过实例说明了所提方法的有效性。     

基于多属性目标决策的威胁评估排序模型

针对当前海战中对舰艇编队构成威胁的空中目标的特点,运用目标多属性理论探索对空中目标的威胁排序问题.提出了一种对空中目标进行威胁评估和排序的方法,并通过示例介绍了威胁评估和排序的求解过程.该方法有效地解决了目标威胁评估与排序问题,提高了舰艇编队防空作战能力.     

空中目标威胁评估技术

对空中目标进行威胁评估是防空C3I数据融合系统中非常重要的一个模块,威胁评估准确程度将对防空作战的结局产生重大影响。文中首先构建了威胁评估的指标体系,基于模糊隶属函数对各指标进行了量化处理。然后在分析威胁隶属度构成的向量满足比较序列的前提下,应用灰色关联度分析对空中目标进行威胁评估与排序。最后给出了一个实例,得到的结果与专家群体评议后的结果完全一致。     

基于模糊多属性决策的威胁度评估与排序研究

应用模糊多属性决策理论与方法,提出一种对多批目标威胁度大小综合评估和排序的方法。此方法用模糊集和模糊数来定义和表述问题,应用模糊多属性决策方法和模糊算法实现威胁度评估并排序,使结果更能逼近于真实的空中态势状态,有利于现代实战环境中实现作战指挥决策的科学化。     

基于FDBN的空中目标威胁评估方法

为了更好地处理各类探测数据中的模糊性和不确定性,通过模糊化方法将威胁评估动态贝叶斯网络局部进行模糊化处理,处理后的动态威胁值进行解模糊的方法转化为概率域的知识,这样不仅简化了网络结构,同时结合模糊理论的知识表达能力和DBN的强推理能力。最后将相应观测证据输入到简化后的DBN网络中,相应仿真研究表明,该方法能有效地对空中目标威胁度进行实时评估。     

基于模糊多属性决策的反装甲目标战场价值评估

信息化战场反装甲目标层出不穷,指挥员决策难度增大。针对反装甲目标信息的复杂性,应用模糊多属性决策理论,提出坦克分队进攻战斗中敌反装甲目标战场价值评估的方法。并通过确定各决策因素指标值和计算加权值,构建价值评估多属性决策模型,快速有效地确定分队本级范畴内的敌反装甲目标的战场价值,有利于分队指挥员迅速果断地实现其作战指挥决策。     

舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估研究

从系统分析舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估问题入手,深入研究了协同作战环境下编队空中目标威胁评估的基本过程。在此基础上,针对编队协同决策的特点,建立了基于两层决策的协同作战环境下编队空中目标威胁评估模型,从而提出了舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估方法。最后,通过实例说明了所提方法的有效性。     

基于贝叶斯反馈云模型的空中目标威胁评估

在现代战争中,空袭与防空作战仍将是主要作战方式之一。对防空方而言,及早发现空袭目标、准确判断空袭意图,是合理分配火力、最大限度发挥自身抗击能力的基本前提。综合考虑了攻防双方及作战环境等因素的影响,建立空中目标威胁评估指标体系。采用云模型理论较好地处理了空袭的模糊性和随机性,通过贝叶斯反馈对专家主观认识差异进行修正,使专家意见更加统一,使威胁评估结果更为简洁合理,便于指挥员快速准确作出决策。     

部分权重信息下两阶段决策方法的威胁评估

空中目标的威胁值评估是指空中目标对所攻击的地(水)面目标可能造成的毁伤程度进行评价。在防空体系目标分配和火力分配中,只需确定空中目标威胁值的相对大小即可,即对空中目标进行威胁排序即对于单个要地空中目标的威胁排序。采用一种已知部分权重信息下的两阶段多属性决策方法对防空中的目标威胁进行评估,该方法将指挥员主观给出的部分权重信息和客观实际相结合,既充分利用了客观信息,又以方案的综合属性的形式进行尽可能满足指挥员的主观愿望,有效地达到两者的统一。最后给出了相应的算例分析证明了其可行性。     

基于决策树的空中目标威胁分类研究

将决策树ID3算法应用到空中目标威胁程度分类问题。分析了现有威胁评估的常用方法及其局限性,论述了ID3算法在此问题上的适用性。以28批典型目标的威胁程度为例,对数据进行概化处理后,利用weka平台进行仿真,构造决策树,并从中挖掘出隐含的24条规则,这对决策支持系统知识库的构建是非常必要的,也为指挥员定下作战决心提供重要参考。     

基于分层防御的空中目标威胁值评定模型

按照分层防御的原则,结合水面舰艇编队防空火力的主要性能和空中目标的部分属性,首先建立了空中目标的威胁分级模型,再在同一威胁等级中运用模糊理论根据目标的属性进行进一步评定,从而建立了基于分层防御的空中目标的威胁值评定模型。本模型可为水面舰艇编队防空作战决策提供一定的参考。     

灰色逼近理想解排序法在目标威胁评估中的应用

针对空袭目标的威胁判断问题,分析了空袭目标威胁评判的准则;据此给出了影响目标威胁的主要因素.并给出了主要因素的隶属函数.在此基础上,结合灰色关联度和逼近理想解排序法,用灰色关联度替代逼近理想解排序法中传统的距离,给出了灰色逼近理想解排序法模型;最后,将模型运用于空袭目标威胁排序中,以实例证实此方法的科学性与可行性.     

基于ELECTRE方法的模糊多属性决策

针对传统ELECTRE法的弱点,将ELECTRE法拓展到了模糊环境下,得到一种解决模糊多属性决策问题的新方法,决策评估中涉及到的属性值与属性权重值等模糊信息以三角模糊数形式给出。首先集结决策者对各方案属性的评价,确定出模糊决策矩阵;其次根据信息熵原理,求解出三角模糊数型的属性权重向量;最后给出新的模糊ELECTRE方法的决策步骤。新方法既具有统一的表达形式,又克服了传统方法中和谐性与不和谐性之间具有一定相关性的缺陷。新方法计算简单,给出的实例验证了此方法的可行性和有效性。     

防空系统中空中目标威胁评估方法研究

针对当前对空中目标威胁评估研究的不足,提出了一种防空系统中评估目标威胁度的新方法,其思想在于将空中目标的威胁因子分为定量指标和定性指标,其中定量指标包括目标速度、目标高度等可以直接获取的指标,该部分指标通过隶属函数直接得到威胁值;定性指标包括目标类型、目标意图等不能直接获取的指标,通过贝叶斯网络进行推理以得到静态威胁值。最后通过AHP 方法对各个指标威胁值进行加权得到总威胁值。该方法的特点在于定性分析与定量分析的结合,通过仿真算例验证了该方法的有效性与可行性。     

基于Hamming网络的空袭目标评估模型

针对空袭目标威胁程度评估问题,在模糊优化模型的基础上,提出了一种基于Hamming神经网络的求解方法.该方法将神经网络与模糊优化模型相结合,既方便了原问题的描述又简化了问题的求解,发挥了二者的集合优势.经仿真试验证明了该模型的有效性.该方法为此类问题的研究提供了一种有效、可靠的新途径,同时它也是模糊理论与人工神经网络相结合的理论方法的有益尝试.     

基于变权SPA的空中目标威胁综合评估方法

针对空中目标威胁评估的不确定性和常权方法的缺点,采用集对分析方法,并结合变权理论,提出了一种新的空中目标威胁综合评估模型,给出了具体操作步骤.实例分析表明该方法简单、准确、合理.