基于BP神经网络的军民融合维修保障任务区分

针对军民融合维修保障任务区分问题,通过构建军民融合装备维修保障能力评估指标体系,利用证据合成理论对维修保障能力指标进行评估,设计BP神经网络模型,通过MATLAB运算得到军民双方维修能力评估值,结果分析表明,BP神经网络具有较强的解决非线性问题的能力,能够作为军民融合维修保障任务区分问题决策的依据。     

基于二元语义的装备维修保障能力评估

为有效克服原有评估方法主观性较强、装备维修保障的复杂性、不确定性等问题,在分析现有评估方法不足的基础上,构建装备维修保障能力评估指标体系,阐述了二元语义的基本原理,将二元语义与能力评估进行紧密结合,给出了基于二元语义的装备维修保障能力评估方法,并进行实例分析。最后,将二元语义与层次分析法和BP神经网络方法进行比较,结果表明,该方法能够有效地对装备维修保障能力进行客观评估,具有一定的参考价值。     

基于粗糙集的装备维修信息属性约简算法

分析了装备维修信息的概念和组成,将粗糙集理论应用到装备维修信息处理中,结合信息熵和互信息的定义,界定了一种新的属性重要度,并将其作为启发信息,提出了改进的基于属性重要度和互信息的属性约简算法,并通过对装备维修信息约简,进行了算法验证。实验结果表明:所提出的算法精度较高,得到的结果比较符合实际,能够为装备维修保障提供决策依据。     

粗糙集理论在装备保障训练效果评估中的应用

装备维修保障训练效果评估中最关键的步骤就是评估指标体系的构建及优化,为了克服传统评价方法中存在指标关联性大和权重确定主观性强的问题,将粗糙集和信息熵理论引入装备维修保障训练效果评估领域。采用信息熵的算法对连续指标离散化,基于粗糙集区分矩阵的方法对指标体系进行属性约简,降低了模型的复杂性;在此基础上提出了粗糙集属性重要度和AHP法相结合确定指标权重的方法,进而通过专家评议应用于训练效果评估实例,得到了较好的评估效果,为装备维修保障训练评估提供了新的参考方法。     

一种基于仿真的装备维修保障能力评估方法

在总结装备维修保障能力评估研究现状的基础上,提出了一种基于ExtendSim仿真与组合神经网络相结合的装备维修保障能力评估方法,以ExtendSim为仿真平台,对评估对象进行建模仿真,统计评估指标体系中各指标值,运用组合神经网络评估模型进行评估,并以某型装备维修保障保障系统进行了应用验证,证明了该种方法的可行性和有效性。     

战损装备维修保障仿真及能力评估

阐述了利用仿真方法进行维修能力评估的重要性和必要性,分析了战场装备维修保障活动的主要内容,建立了基于计算机的装备维修保障过程仿真模型,提出了评估装备维修保障能力的几个指标,同时还给出了某次战斗装备损坏与维修保障能力评估的示例。     

基于神经网络的装备维修资源保障能力评估

构建了维修资源保障能力评估指标体系。应用人工神经网络及BP网络的理论和方法,建立了维修资源保障能力评估的BP神经网络模型;提出了应用特尔菲法与层次分析法相结合确定各指标权重,并采用变权综合法思想构造神经网络训练样本的方法。最后进行了实例评估,结果表明该模型可较好地克服人为因素和模糊随机性的影响,具有很高的可信度。     

战时装备维修保障效能及评估指标体系研究

分析了装备维修保障效能的定义、与维修保障能力的区别以及度量方法;在此基础上,依据装备维修保障效能评估指标体系的构建思路和构建原则,建立了战时装备维修保障效能评估指标体系。该指标体系是基于任务的动态指标,能够反映战时装备维修保障效能,可操作性强,可以为战时装备维修保障系统的仿真评估提供可靠依据。     

基于FCA-DEA方法的装备维修保障能力评价

文章基于模糊综合评价与数据包络分析综合分析方法（FCA—DEA），针对装备维修保障的特点，提出了装备维修保障能力评价指标体系，采用模糊综合评价对维修保障能力进行初步评估，并构建适合能力评价的DEA模型，研究了评估结果的有效性及改进方法，为部队进行装备维修保障能力评估提供思路。     

加权LS-SVM的航空装备维修保障能力评估模型

维修保障能力评估工作是航空装备全系统全寿命管理的一项重要内容,科学精确的维修保障能力评估方法是实现航空装备精确化保障的基础。首先建立了航空装备维修保障能力评估指标体系,确定了关键要素指标,然后建立了基于加权LS-SVM的航空装备维修保障能力评估模型,仿真结果验证了该方法的有效性。     

装备维修保障能力评估优化研究

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。     

基于BP神经网络的集群装备战斗力指数评估

集群装备战斗力是影响装备指挥员乃至作战指挥员科学决策的主要因素之一.针对战时装备维修保障决策需求和特点,通过深入分析集群装备作战实际,研究了集群装备战斗力指数影响因素集并对各因素进行了说明,基于BP神经网络建立了集群装备战斗力指数评估模型,利用专家确定的40组训练样本对该BP神经网络进行训练.研究结果表明,基于BP神经...     

基于模糊多属性决策的装备维修行为选择

针对装备保障行动中维修行为决策在实践中存在的问题,借助于多属性决策方法和模糊理论,提出基于模糊多属性决策的装备维修行为决策,在分析装备维修行为的影响因素和约束条件的基础上,建立了装备维修行为决策的模型方法,并进行了实例分析。研究表明,该方法能有效降低维修保障费用、缩短维修保障时间和提高维修保障效率。     

新体制下导航装备维修保障效能评估研究

军队规模结构和力量编成改革促使导航装备维修保障体系发生深刻变化,为有效评估新体制下导航装备维修保障效能,结合新体制下导航装备维修保障特点及需求,以维修资源配置、维修管理效益、装备维修效率为一级指标,基于层次分析法(AHP)建立维修保障效能评估指标体系,构造拟优一致性矩阵计算权重向量;针对不同类型指标数据,分别选用效益型和成本型隶属度函数生成模糊关系矩阵,使用模糊综合评估法(FCE)评估维修保障效能.实例表明,所建指标体系系统完整,评估方法简便易行,有效可靠.     

基于ANP-灰色模糊的航空装备维修保障能力评估

针对航空装备维修保障能力指标不确定性和非独立性问题,提出了基于ANP-灰色模糊理论的网络化综合赋权评估方法。通过调查法、专家法构建航空装备维修保障能力"控制层-网络层"指标体系。在此基础上,利用ANP方法求解网络结构条件下各级指标的权重,利用灰色系统理论构建模糊评估矩阵,并综合权重和模糊评估矩阵计算维修保障能力。最后,以某3个维修保障能力方案为例进行评估和对比,结果表明该方法能够解决指标之间相互作用情形下的综合评估问题,较传统层次分析法更加适用、准确,能为实际维修保障方案的改进提供理论依据。     

基于群组AHP法的装备维修保障能力模糊综合评估

首先构建了装备维修保障能力指标体系;然后,应用层次分析和群组决策相结合的方法计算出装备维修保障能力指标体系中的各个指标的权重;最后运用多级模糊综合评判法建立了装备维修保障能力评估的数学模型,并给出了实例验证,结果表明该模型的可行性和实用性,为部队改进维修保障方案提供了客观依据.     

航空装备维修费用的组合预测模型

通过分析回归分析法,BP神经网络和加速遗传算法原理,针对BP神经网络的变异特性,运用遗传算法对其进一步修正,最终建立了适用于航空装备维修保障费用的BP网络组合预测时间序列输出模型,结合某型航空装备维修保障费用数据进行预测系统仿真,得出结果实际数据相比误差较小.结论说明,此方法具有更高的预测精度,有较好的实际应用价值.     

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。     

基于Elman神经网络的装甲装备维修保障系统效能评估

从影响装甲装备维修保障系统效能的主要因素出发,建立了比较全面的装甲装备维修保障系统效能评价指标体系。介绍了Elman神经网络的结构和学习过程,建立了维修保障系统效能评估模型。采用Delphi法和AHP相结合的方法,处理了原始数据,获得了10组训练样本和测试样本。利用Matlab7.0进行了评估模型的构建,利用训练样本对模型进行了训练和测试,证明了模型的可用性。研究结果可为在现有装甲装备维修保障系统的基础上开发和研制新型系统提供理论参考。     

合成旅装备维修保障效能评估的理论框架

针对合成旅装备维修保障效能评估需要明确的基本概念、合成旅特性、评估指标体系等基本理论问题,建立了合成旅装备维修保障效能评估的理论框架。系统分析和阐述了效能的概念和属性,建立了系统效能的概念模型,详细分析了合成旅特性和合成旅装备维修保障系统,建立了面向合成旅的装备维修保障效能评估指标体系框架,为开展合成旅装备维修保障效能评估方法研究奠定了坚实的理论基础。