基于前景理论和证据推理的混合型多属性决策方法

针对属性权重完全未知的混合型多属性决策问题,提出一种基于前景理论和证据推理的决策方法。通过直觉模糊数对精确数、区间数和语言变量3种混合型属性的决策信息进行统一,根据前景理论对决策信息进行转化;提出基于直觉模糊熵与相似度的属性可靠性评估方法,结合属性重要度确定属性权重;采用证据推理算法集结属性信息,得到方案的综合前景值,并以此进行方案排序。算例分析结果表明,所提方法具有较强的区分能力,能够有效降低决策结果的不确定性,对混合型多属性决策问题具有较好的适用性。     

军用飞机修理模式规划决策分机方法

针对军用飞机修理模式的选择问题,提出了一种基于直觉模糊集和证据理论的多属性群决策方法。通过分析典型修理模式特点,确定了合理的决策属性。为细化模糊表达,采用直觉模糊数描述专家关于属性的评价值,更加符合判断实际;针对属性权重,利用直觉模糊熵确定客观权重,并根据决策偏好,利用偏好系数加以综合,以缓解主客观权重冲突;为合理确定专家权重,在属性层面利用证据冲突度进行区分,并根据犹豫度加以修正;为有效集结决策信息,根据直觉模糊特性构造Mass函数进行证据合成。实例验证了该方法的合理有效性。     

基于改进合成规则的弹头目标综合识别方法

为了提高多传感器弹头目标综合识别能力,提出了一种改进的证据合成规则。通过证据可靠性的AHP评估与分析,计算出证据的权重系数。并通过证据间的夹角余弦计算证据的可信度,得到证据的一致性偏差。根据证据的权重系数及一致性偏差计算其冲突概率分配系数。基于冲突概率的全局分配对多传感器的识别证据进行融合。实例分析表明,该方法能够有效降低弹头目标决策层融合识别的风险,提高弹头目标综合识别的鲁棒性和准确性。     

基于证据理论的多源信息目标识别

目标识别系统中多源传感器信息高度冲突时,利用DS规则直接融合得出的结果不合理,针对该问题,提出了期望证据融合算法。多个证据融合时,根据两证据间的矛盾信息大小确定其相互支持度,将证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量归一化后得到各证据的权重系数,进而求出期望证据,并用DS规则迭代融合。通过数字仿真对多种方法进行了比较分析,表明期望证据法在传感器信息高度冲突时依然可以得到较为理想的融合结果。     

基于一致性修正的多属性大群体决策方法

针对多属性大群体决策中群体一致性较差的问题,提出了一种新的群体一致性修正方法。建立了相似度和一致度双重控制变量下的目标规划模型并利用改进的花朵授粉算法求解专家权重;结合聚类思想中的属性权重调整过程,构建了群体一致性修正模型,通过评价函数的非线性迭代使群体一致性不断提高,最终达到决策者满意的阈值。通过实例验证了该方法的有效性和实用性。     

基于梯形直觉模糊数的动态多准则群决策方法

针对决策信息为梯形直觉模糊数的多准则决策问题,引入含参得分函数和相关系数提出了一种动态多准则群决策方法,首先利用参照方案相关系数总偏差最小的非线性规划模型求解客观准则权重,通过参数因子转化犹豫度集结得到各方案综合得分函数,最后根据参数动态变化进行MATLAB仿真分析并排序。该方法适用于准则权重已知和未知的情形,弥补了犹豫度缺失和基于距离测度决策方法的缺陷,并通过航空装备保障合同商的选择决策实例验证了有效性。     

一种改进的证据权重确定方法

针对Dempster方法在合成高冲突证据时存在的问题,分析了现有改进方法的缺点,提出了一种新的改进方法。该方法首先利用证据之间的相似系数求出各证据的初级权重;然后引入权重折扣因子,将冲突证据的权重按折扣因子折算后并入到其他证据的权重中,得到各证据的综合权重;最后对证据加权平均后再利用D-S组合规则进行组合,通过算例比较表明改进后的方法合成结果更加有效。     

基于特征相似度的同步发电机绝缘故障诊断

以同步发电机为分析对象,利用粗糙集可有效地处理和分析不精确的信息和知识的优点,从历史信息和决策中进行了特征量选取以及属性约简.对于无法处理的属性约简,采用条件限制得到能够有效反映属性的重要程度特征量,并以此计算特征量权重系数,消除主观因素的影响.在此基础上,针对励磁绕组绝缘故障,选择与设备健康状态直接相关特征作为判断对象,与同机组历史数据进行相似度分析,计算得到了其故障因子.设计出快速判断相关状态的算法,给出了判定准则并进行了编程实现.实验验证表明:该诊断算法能够对设备故障进行有效判定.     

粗集可辨识矩阵的飞机空战效能评估

根据对现代空战模式的分析,构建了飞机的空战效能评估指标体系.针对以往多指标综合评估模型中权重系数确定的主观性问题,在基于粗糙集理论基础上,提出了采用可辨识矩阵计算各指标属性重要度的方法得到客观权重系数,在一定程度上克服了传统主观权重系数确定方法的不足.最后,建立了飞机的空战效能综合评估模型,并通过实例计算验证了该模型的...     

基于结合熵权的TOPSIS法指挥所构筑方案优选

指挥所构筑方案的优选属于多属性决策问题。分析影响指挥所构筑的诸多因素,构建指挥所构筑方案优选的准则体系,在只有判断矩阵的情况下,通过熵权法客观地确定各准则的权重系数,运用结合熵权的TOPSIS法,建立指挥所构筑方案的优选模型,同时,结合实例说明该方法的有效性。     

信息融合系统中算法管理理论研究

信息融合系统中,数据源千差万别,多种多样;而众多的信息融合算法也具有不同的适应性.通过对实验数据的分析说明了数据源以及融合算法的选择显著影响了最终的融合结果.针对数据源、融合算法和融合结果之间的关系,以优化融合结果为目的,提出了信息融合系统中算法管理(Algorithm Management)的理论,阐述了算法管理的目标、算法管理可能的方法和算法管理的实现结构.最后讨论了信息融合领域中与算法管理理论相关的其他问题.     

分块模幂算法

RSA是目前最成熟的一种公钥密码体系 ,RSA加解密算法的速度依赖于模幂算法 ,因而快速模幂算法一直是人们感兴趣的课题。该文提出了一种基于分块的模幂算法 ,对算法复杂性进行了讨论 ,并与其他模幂算法作了比较 ,从理论上论证了它具有更快的模幂速度     

基于星历辅助的导航星座星间链路捕获初始信息求解算法

针对星间链路信号动态范围大、捕获时间要求短之间的矛盾,提出了一种捕获初始信息的求解算法。该算法基于导航星座的星历资源和动态特性,采用迭代的方法对信号传输时延和多普勒频率进行估计。分析指出,该算法实现过程简单,收敛速度快,估计精度高,两次迭代即可实现时延估计精度达到纳秒级,大大降低了捕获实现的难度和复杂度,适合星上资源要求比较严格的场合。分析基于北斗导航星座模型展开,对我国北斗导航星间链路的设计提供了参考。     

代理型防火墙Cache策略的研究与实现

在代理型防火墙中设置Cache,可以有效地减少响应延迟和降低网络带宽。对Cache实现中的信息过滤规则、过期页面处理和替换算法几个关键技术进行了深入研究,并提出了一种基于防火墙日志系统开销极小的Cache管理策略。     

高斯马尔可夫融合算法在卡尔曼滤波中的应用

针对目前常用的按标量、对角阵、矩阵加权融合方法过程较复杂,计算负担较重的问题,结合三维目标跟踪模型提出一种高斯马尔可夫融合方法来融合卡尔曼滤波估计值,不需要计算局部稳态滤波误差互协方差,只需要知道传感器的观测噪声方差就可以了。计算方法和操作相对简单,省略了很多繁琐步骤也能达到不错的滤波融合效果,通过仿真证明了此方法的可行性和高效性。     

一种用于军事情报分析系统的数据分类算法

针对实时情报自动化分析的实际需求,提出了一种应用于军事情报分析系统的数据分类算法(IDC),突破了原有的单层分类算法框架,构造了双层数据分类框架,设计和实现了各层的算法,验证了相关算法的正确性和有效性,扩展了现有侦察情报系统的实时情报分析和指挥决策功能。     

天基支援下区域反导组网作战链路规划

天基信息支援下区域反导组网作战各系统实现互连、互通、互操作的关键是战术信息分发系统,而该系统中存在着多种类型的数据链路,这些链路之间又存在着各种约束条件,因此科学合理的对这些链路进行规划是系统实现的重要工作之一.建立并提出了天基信息支援下区域反导组网作战战术信息分发系统数据链路的规划模型和一种新的解算方法,为该系统数据链路的规划提供了理论依据.     

多层次信息融合技术在燃气轮机故障诊断中的应用

探讨了信息融合技术在燃气轮机故障诊断中的应用,构建出一种燃气轮机多层次信息融合故障诊断模型.在模型的数据融合层,采用了自适应加权融合算法,以最小化传感器测量不确定度为目标对同源测量数据进行了融合,其结果再经特征层进行故障特征的提取和融合,最终通过决策层给出诊断判定.数值实验结果证明,该故障模型能有效减小传感器测量不确定度对于诊断的不良影响,所得诊断结果的合理性和精度均得到了提高.     

防空信息防御作战系统安全分析与效能评估

介绍了防空信息防御系统安全分析方法与流程.分析了防空信息防御作战的效能评估指标,由于诸指标主观性很强,普通的方法难以取得好的效果,而神经网络以其良好的非线性处理能力,为解决此问题提供了一个好的方法.对应用代数算法神经网络解决防空信息防御作战效能评估的方法问题进行了探讨.给出了代数算法及评估模型.并通过实例证明了方法的可行性,最后与一般的BP神经网络方法进行了对比,体现了该方法的先进性.     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。