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。     

基于犹豫模糊混合云模型的航空装备保障系统效能评估

针对航空装备保障系统效能评估过程存在定性指标与定量指标共存、评价信息具有不确定性等问题,提出了一种基于犹豫模糊混合云模型的效能评估方法。根据语言变量的转换与正态云模型之间的混合规则,将犹豫模糊语言术语集转换为梯形云模型,并根据云模型的数字特征,提出了犹豫模糊语言术语集的犹豫度函数与标度函数,实现了对定性指标的量化,兼顾了评价信息的犹豫性、模糊性和随机性。利用区间层次分析法结合灰狼优化算法对效能评估指标体系进行权重赋值,确定系统效能等级。通过应用实例与方法比较表明：犹豫模糊混合云模型不仅评估结果可靠,而且能够识别系统的运行状态,发现系统建设的短板,为提高系统效能提供重要的参考意见,更具有实用性。     

阵地工程施工环境评价模型研究

为了准确评价阵地工程施工环境质量,在分析施工环境影响因素的基础上,选取氧气含量、CO浓度、粉尘浓度等8项指标,建立了施工环境评价指标体系.针对体系中指标类型多样、评价信息不确定等客观原因,提出了一种基于证据推理算法的置信规则库推理的评价模型.结合某工程实测数据和专家经验,应用该模型进行施工环境评价.结果表明,该模型能够综合反映指标输入信息对环境质量的影响,克服了传统环境评价方法单一化的缺点,评价结果更加贴近实际,为决策者优化施工方案提供了理论参考.     

数据融合性能仿真测试与综合评估

提出了一种数据融合性能仿真测试与综合评估的方法,通过建立数据融合性能仿真测试环境、构建指标体系、评估模型和计算单项指标,最终运用层次分析法和模糊综合评判法完成数据融合性能指标的综合评价.重点介绍了指标体系的构成、单项指标的评估模型以及综合评价的方法.     

基于云模型和证据理论的现役装备改进方案评价

针对部队现役装备改进方案影响因素复杂,评价方法不够系统全面,评价过程具有模糊性、随机性和不确定性等特点,提出了将云模型与改进证据理论叠集优化的现役装备改进方案评价方法.根据作战目的和任务要求,构建了装备改进方案指标体系,采取基于信息熵的专家群组灰色赋权的方法确定指标权重;通过云生成器确定基本概率分配;再结合Jousse...     

基于贝叶斯网络的复杂装备维修质量评价模型

针对当前装备维修质量评价忽视维修过程影响因素的问题,将过程评价指标体系作为修后评价指标体系的先验知识,构建了一种基于贝叶斯网络的复杂装备维修质量评价模型。首先,建立了过程评价指标体系和修后评价指标体系,并对各项指标进行了简要分析;然后,建立了维修质量评价的贝叶斯网络模型,通过模糊综合评价方法确定了根节点的先验概率,通过专家经验法确定了子节点的条件概率,并给出了模型的具体求解步骤;最后,通过算例仿真与分析对提出的方法进行了验证。结果表明:该方法能够在一定程度上解决复杂装备的维修质量评价问题,为完善复杂装备的维修质量评价理论提供了借鉴。     

基于扩展贝叶斯理论的装备维修保障系统效能评估

针对多源评估数据融合问题,通过对传统贝叶斯理论进行扩展,提出了一种在考虑指标数据可信度影响下维修保障系统效能的多源评估数据融合模型.该模型利用Vague集的隶属与非隶属性关系描述指标数据的可信度与不可信度,通过建立指标数据可信度Vague集与理想Vague集的相似度函数获得指标可信度的量化值,并通过扩晨贝叶斯理论将包含...     

一种面向涌现的比较性话题模型

提出一种CDCMLDA生成模型来实现跨文本集的话题分析,采用狄利克雷组合多项式模型(Dirichlet Compound Multinomial,DCM)对文本集中词的涌现现象进行建模,把DCM模型和LDA结合起来分析文本集之间话题的差异,采用蒙特卡罗期望最大化方法进行参数推导。在多个实际数据集中通过定性和定量的方法对模型进行评价,实验表明,模型不仅能够发现不同文本集间的异同,而且在模型困惑度指标上相对当前两种主要跨文本集的话题模型具有明显的优势。     

基于神经网络的雷达抗干扰效果评估

分析了常用的雷达抗干扰效果评估方法的特点,建立了雷达抗干扰效果评价指标集,对指标数据的采集和处理方法进行了分析,提出了一种基于神经网络的雷达抗干扰效果评估模型,论述了网络结构和样本获取方法,最后通过算例验证了模型的正确性和实用性.     

坦克炮武器系统作战效能灰色模糊评估

针对评价指标的模糊性和评价信息的不确定性,运用灰色模糊理论探索坦克炮武器系统作战效能评估问题。在分析系统作战效能影响因素的基础上,构建了对其进行综合评估的指标体系;应用灰色模糊数学理论,将隶属度和灰度综合到评估过程中,给出系统作战效能的评估模型,并结合算例验证了此模型的可行性和实用性。该方法能够有效结合定性与定量分析,充分综合群组专家评价意见,为坦克炮武器系统作战效能的评估提供了一种较为有效的方法和途径。     

从主要评价指标分析科技期刊的影响力——以《火力与指挥控制》期刊为例

从期刊的来源指标和被引指标对《火力与指挥控制》期刊进行了分析,结果表明,平均引文数、平均作者数、总被引频次、影响因子、权威因子等指标均呈现增长趋势,说明期刊的影响力在不断地扩大。但是,也不得忽视海外论文比为0、被引半衰期较短等稍差指标。通过分析,促使《火力与指挥控制》稳步向前发展,进一步提升学术期刊的影响力。     

PAC-3反导系统作战效能研究

为评估PAC-3反导系统的作战效能,通过分析影响该系统作战效能的因素,构建了一个评价指标体系,并利用幂函数法建立了定量评估模型。结合系统的作战性能参数,对PAC-3反导系统的作战效能进行了评估,为研究其作战提供了参考依据。     

某军事区域土壤重金属污染状况及其评价

以华北某军事区域的打靶场为研究对象,监测并分析了土壤中重金属Pb和Cu的质量比,分别为25.90～396.50mg/kg,12.13～5173.00mg/kg;并采用单因子指数法和内梅罗综合污染指数法评价了采样区的污染状况。评价结果表明:Pb和Cu的单因子污染指数在落弹区最高,分别达到了390.12和4.61,内梅罗综合污染指数达到了308.88;落弹区剖面分析结果显示打靶场土壤1m左右深度的重金属含量依然很高,表明在落弹区Pb和Cu的污染尤为严重。分析认为弹头是重金属污染的主要来源,残留在土壤中的弹头会给土壤带来持久性的重金属污染。     

并、串级联系统的效能和效能指数函数

针对武器系统的效能分析问题,提出了系统的并、串级联的结构式和综合效能的简化计算公式,并提出了效能指数函数的定义和它在分析系统中的重要意义。     

基于变型设计理论的系列产品平台设计方法研究

应用变型设计理论和方法,对系列产品平台设计方法进行研究,探索覆盖整个产品功能要求的系列产品平台设计方法(Platform Design for Variety简称PDFV)。提出采用量化计算的产品变型指标和关联指标作为外因和内因引起系列产品更新设计的指导工具,获取产品变化的趋势,研究部件所受到的外界因素的影响,用关联指标作为部件之间关联程度的批示器,使开发出的系列产品平台具有柔性,以确保平台以最低的成本派生新产品,为快速实现系列产品的变型设计和配置设计提供科学方法。产品变型指标和关联指标工具的组合完善了PDFV方法。以油料装备系列产品油罐车为实例,论述了产品变型指标和关联指标构建的步骤。阐明基于变型设计理论的系列产品平台的研究,对实现快速设计、降低产品开发成本具有重要意义。     

装备再制造性指标分配

再制造性设计是装备再制造工程的重要组成部分,是实现退役装备易于再制造的可靠保证,而再制造性指标分配是再制造性设计的重要内容,它能够保证所要求的指标科学地分配到装备各零部件,实现装备再制造效益的最大化。探讨了再制造性指标分配的相关概念及其再制造性指标分配程序,并提出了几种可行的再制造性指标分配方法,为装备的再制造性设计提供了有效的技术支撑。     

面向对象的软件维护性分析研究

对现有的软件维护性分析方法进行了比较,包括软件维护性度量分析方法、软件维护性指标分析方法和软件维护模型分析方法.针对面向对象的软件维护性的研究现状,在美国空军软件维护性评估理论基础上,提出了适合面向对象的软件维护性的定性分析规则与指标,对于提高软件的维护性具有一定的理论意义和实际应用价值.     

装备设计中的再制造性指标预计方法

再制造性设计是装备再制造工程的重要组成部分,是实现退役装备易于再制造的可靠保证,再制造性指标预计是再制造性设计的重要内容。探讨了再制造性指标预计的相关概念及其再制造性指标预计程序,并综合提出了几种可行的再制造性指标预计方法,可为装备的再制造性设计提供技术支撑。     

水面舰艇编队系统对空作战能力研究

根据现代防空系统的特点,提出了水面舰艇编队区域防空系统效能评价的指标体系,分析了指标的相关因素,运用指数法建立了防空系统效能分指标(预警探测能力指数、拦截打击能力指数、指挥控制能力指数、电子战能力指数)以及效能综合指标的求取模型.     

确定导弹武器系统保障性指标的思考

描述了导弹武器系统保障性参数及其指标的涵义,探讨了确定纳入导弹武器系统研制任务书中的保障性指标应注意的几个问题.