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分析了状态维修开放系统结构下状态维修决策的3个关键内容的研究现状:在状态评估方面,对多参数赋权方法在状态评估中的应用进行了分析;在状态预测方面,按照状态描述形式的不同对状态预测方法进行了分析;依据理论基础的不同对状态维修决策优化建模方法进行了分析.在分析研究现状的基础上,提出应在状态维修动态决策、基于多源信息的状态描述建模和数据驱动的状态维修决策等方面加强研究. 相似文献
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为了综合分析雷达的生存效能,通过调整非关键因素和不确定因素的基本可信度对证据理论中证据合成规则进行了改进,并基于改进D-S证据理论提出了雷达生存效能评估模型.改进后的证据合成规则不仅减小了证据的冲突,而且仍然满足证据的基本可信度之和为1的基本要求,保持Dempster合成规则所具有的可交换性.通过雷达生存效能模型应用的一个实际例子计算表明,证据理论是一种科学的效能评估方法,具有可行性和实用性,改进后的证据合成规则能够较好地分析雷达的生存效能. 相似文献
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针对武器效能评估的指标值以及度量指标权重的选取存在不确定性、模糊性和主观性的问题,根据作战效能的特点与系统工程思想,提出了基于区间数的灰色关联法和D-S证据理论相结合的效能评估方法。通过灰色关联法将指标区间值转化为以理想属性偏离度为测度的矩阵,在此基础上与D-S证据理论相结合,构造一种新的基本概率分配函数和新的信息不确定度提取方法,把不确定性问题转化为确定性问题,再利用D-S合成法则进行信息融合,确定最优方案。通过案例分析,结果表明该方法可以得到有效的决策结果并降低决策的不确定性。 相似文献
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针对现有装备维修保障能力评估无法直接支撑装备维修保障决策的问题,提出一种基于维修工时效率的优化评估方法,形成评估、决策、行动和改进的完整数据链,可为维修保障能力评估真正融入装备保障指挥决策流程提供数据支撑。 相似文献
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《海军工程大学学报》2015,(5)
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。 相似文献
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备件库存和站点维修能力是影响备件维修周转的重要因素,制约装备使用效果。针对备件需求随任务阶段动态变化的装备保障方案评估和优化问题,考虑站点维修能力对备件维修过程的影响,结合METRIC建模方法和动态排队理论,建立了有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估模型。在评估模型基础之上,以保障费用为优化目标,装备可用度为约束条件,建立了任务期内多级保障系统保障方案优化模型。以任务期内的最低可用度所对应的备件短缺数为观测值,分析了各项资源的边际效益值,采用边际优化算法对各项资源进行优化计算。算例分析表明,评估模型能够计算多级保障系统任务期内各阶段装备可用度;保障方案优化模型和方法能够得到各项保障资源的优化配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制定合理的保障方案提供决策支持。 相似文献
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针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。 相似文献