基于ANFIS的目标毁伤等级预测模型

分析了神经网络和模糊推理系统的优缺点,研究了自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结构模型及后向传播和递归最小二乘算法相结合的混合算法．在分析了目标毁伤等级主要影响因素的基础上,构建了目标毁伤等级预测ANFIS模型,利用毁伤试验样本数据训练该模型,得到了与实际一致的目标毁伤等级,并将预测结果与基于BP神经网络的预测结果进行了仿真对比分析．仿真结果表明,该目标毁伤等级预测模型能够准确地预测出目标的毁伤等级,并且其预测精度较BP神经网络方法高,为目标毁伤等级预测提供了一种有效的方法．     

基于灰色正交的舰船装备维修费用影响因素分析

舰船装备维修费用影响因素很多,直接利用现有影响因素建立维修费用预测模型,不仅参数过多计算困难,而且各因素之间相互关联,影响模型准确性。针对这一问题,提出基于灰色正交的舰船装备维修费用影响因素分析。该方法通过灰色关联度减少不确定信息和小样本数据影响,再引入正交试验,利用其在处理多因素上的优势,弥补灰色关联度在分析各因素之间相互影响上的不足,最后综合确定舰船装备维修费用主要和次要影响因素。案例分析可知,该方法有效可行,值得在工程实践中借鉴。     

基于ANFIS的空袭目标攻击意图量化方法

为准确评估空袭目标的威胁程度和提高指挥员的防空决策水平,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对空袭目标的攻击意图量化分析。该方法将模糊推理和人工神经网络有机地结合起来,充分利用专家知识,综合集成了航向角攻击意图系数和高度攻击意图系数。仿真结果表明,建立的攻击意图量化系统反映了影响因素和攻击意图的映射规律,方法合理有效,能够为防空作战提供决策支持。     

基于AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费预测方法

针对舰船装备维修费影响因素复杂、预测结果不稳定等问题,构建了AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费用预测模型。引入机器学习中的方法,针对BP神经网络在较小样本规模的情况下精度不高的问题,采用粒子群算法和早期停止法,确定了最佳参数,消除了过拟合现象,并通过AdaBoost将BP神经网络优化集成,提升了模型的准确度和稳定性。实例验证了该模型的实用性、科学性和有效性。     

基于向量自回归模型的舰船维修价格波动预警机制

针对舰船维修价格管理计划性较强和宏观经济环境复杂多变的矛盾,在对舰船维修价格波动预警机制分析的基础上,选取了舰船维修价格波动预警指标,设置了警限,建立了舰船维修价格波动预警指标体系。基于样本数据相关性、平稳性和协整性检验分析结果,引入非平稳时间序列建模方法,建立了舰船维修价格波动的向量自回归预警模型,借助Granger因果关系检验、脉冲响应函数分析对模型进行动态分析,并优化了预警模型。最后,基于优化模型预测舰船维修价格波动趋势,进行了预警分析。     

BP组合预测方法在维修保障费用预测中的应用

通过对时间序列预测方法和回归分析原理的分析,建立了适用于武器装备维修保障费用的BP网络组合预测的时间序列多输出模型,并结合某型装备多年的维修保障费用,进行了预测数据仿真,得出的结果与实际的数据相比误差较小,具有较大的理论价值和实际的军事价值,有利于提高维修保障费用的效益,有利于实现装备的优良效费比。     

基于灰色关联TOPSIS法的舰船装备维修方案决策

针对舰船装备维修方案优选问题,提出基于灰色关联TOPSIS法的舰船装备维修方案决策。该决策选取维修间隔时间、维修费用、维修时间和维修风险4个量化指标,利用灰色关联度减少不确定信息和小样本数据影响,并引入TOPSIS法处理多属性问题。通过对各维修方案相对贴近度排序优选,得出最佳维修方案。案例分析可知,该方法有效可行,值得在工程实践中借鉴。     

新舰维修能力评估体系赋权研究

为了评估舰船维修机构对新型舰船的维修能力,建立了舰船维修机构对新舰维修能力的评价体系,并介绍了各指标的量化方法,为克服体系中指标之间出现的相容性问题,在赋权过程中,采用网络分析法处理专家的倾向意见,借助超级决策软件Super Decision计算出评价体系的指标权重.从计算结果来看,网络层次结构中控制层及网络层各指标权重均符合专家倾向及部队评估实践,网络分析法与Super Decision软件值得被推广.     

基于ANFIS的制导炸弹智能控制系统

针对目前制导炸弹命中精度低的问题,首次提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的制导炸弹智能控制系统.该系统不基于数学模型,用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统,依靠专家经验来获取控制信息.规则库是通过分析训练数据,用Levenberg-Marquardt优化方法改进的BP神经网络对训练数据自学习而建立的.通过计算机仿真,该智能控制系统具有精度高、泛化功能强且调整灵活等优点.可以预见,这种智能控制系统在军事上有很好的应用前景.     

基于FA-EWM的维修器材厂家直供费用研究

维修器材厂家直供费用是军民融合发展以来部队装备维修保障活动中的一项重要研究内容,通过对影响维修器材厂家直供费用的因素进行分析,得到了影响部队维修保障能力建设的基础指标,运用因子分析法从基础指标中提取公因子。通过熵权法中相关的数学模型和MATLAB软件,确定影响维修器材厂家直供费用各指标的权重,最终构建了维修器材厂家直供费用评估指标体系,为维修器材厂家直供费用的评估提供参考。     

基于系统关联分析的装备维修费用的灰色系统预测研究

利用系统分析的方法对影响装备维修费用的因素做了分析．使用灰色关联分析的方法讨论了影响装备维修费用的主要因素．通过灰色ＧＭ（１,１）建模,给出了装备维修费用的预测．     

基于案例的推理在舰船维修费预测中的应用

针对市场经济条件下舰船维修费预测不确定性越来越大的问题,提出了一种基于案例推理的舰船维修费预测模型。首先,利用修船厂的历史数据,采用特征向量表示法构建舰船维修费案例库;其次,为提高案例检索效率,采用组合模糊聚类算法建立舰船维修费案例的分类索引结构,并提出基于最近邻法的两步检索策略检索相似案例;最后,采用加权平均法对相似案例进行修改以获取预测值,同时采用主动学习策略保存当前案例并更新案例库。实例仿真结果表明:与传统舰船维修费预测模型相比,基于案例的推理模型具有更高的预测精度,所提模型是有效的。     

基于动态模糊综合评判的反后坐装置故障预测模型

针对反后坐装置故障预测中的诸多模糊信息和模糊因素,基于传统的模糊综合评判方法,提出将动态模糊综合评判方法用于故障预测,给出了动态权重系数及模糊关系矩阵的确定方法,以反后坐装置为例对动态模糊综合评判方法予以说明。并将模糊综合评判与产生式规则融合,利用复合推理机制提高预测结果的准确性。     

基于模糊评判的某行星转向机故障预测研究

为了实现对自行火炮传动系统的预测维修,以行星转向机为例,运用动态模糊综合评判的办法,提取引起行星转向机典型故障的关键影响因素,探讨了动态模糊判断矩阵和动态权重的确定方法,在此基础上确定了其动态预测模型,并用实例验证了模型的正确性。     

威胁评估中的一种直觉模糊推理方法

针对战场信息中存在大量不确定性因素的特点,利用一种新的直觉模糊推理方法进行威胁企图分析。推理方法有效利用两个传统Zadeh模糊系统的输出结果,更接近于专家的思维。通过实例研究证明了该方法的可行性。直觉模糊推理是对一般模糊推理的有效扩充和发展,该方法对于提高作战指挥决策智能化具有一定的参考意义。     

基于Matlab的岸舰导弹部队指挥决策系统仿真

在海军岸舰导弹部队指挥决策系统设计中,首先需要对系统模型进行仿真,以确定系统构造的合理性.岸舰导弹部队指挥决策系统是海军基地作战指挥自动化网的重要组成部分,针对系统特点,运用Matlab(一种高级仿真语言)中的模糊逻辑工具箱,设计了模糊推理系统,对岸舰导弹部队指挥决策进行了仿真.仿真结果表明,运用Matlab模糊逻辑工具箱进行决策仿真,建立系统隶属度函数和模糊规则非常快捷、方便,输出结果直观.在实际应用中,通过Matlab外部程序接口技术,该仿真结果已经很好地应用到了某智能作战指挥决策系统中.     

基于模糊逻辑的舰船维修经费预测

针对多输入、单输出的复杂非线性系统，基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ　模糊规则给出了一种系统预测模型，分别用模糊Ｃ－均值聚类算法和线性回归方法导出模型参数．利用该模型对舰船维修经费进行了预测，并进行了精度分析．     

装甲装备维修效益评估初探

装甲装备使用阶段的维修效益评估对于有效管理装备维修活动,提高维修质量,降低维修费用具有很强的现实意义。文章建立了一套装甲装备维修效益评价指标体系,基于多级模糊综合评价法构建了评估模型,并运用该模型对某坦克大修厂某中型坦克的维修效益进行了评估。文章认为多级模糊综合评价法能较好地解决装甲装备维修效益的量化评估问题,在实际工作中可灵活运用该方法,不断提高维修管理水平。