改进层次分析法在空面多目标攻击排序中的应用

建立了考虑目标的威胁、政治价值和经济价值属性的空面多目标攻击排序综合价值评估指标,应用模糊多属性理论和G.A.Miller九级量化理论对目标综合价值进行量化.建立了机群多目标攻击排序模型,采用熵值法求取各属性的权重从而构造判断矩阵,在此模型的基础上运用改进的层次分析法求解空面多目标攻击排序矩阵,从而为驾驶员的战术决策提供依据.     

区间数与灰决策的作战效能评估模型

针对作战效能评估过程中评价指标值同时存在精确数、区间数和语言类模糊数的情况,引入区间数与灰决策原理,提出了一种基于区间数与灰决策的作战效能评估模型。结合案例分析,对模型合理性进行验证,结果表明,该模型能够真实地反映武器装备作战效能的综合评估值。     

基于作战仿真的单兵综合装备作战效能评估方法

建立单兵综合装备作战效能评估指标体系,以步兵分队作战仿真系统为仿真环境,根据仿真结果数据统计处理得到基础指标值.利用多属性效用分析法,将基础指标聚合为子效能,采用层次分析法确定指标权重,进而将子效能加权聚合成单兵综合装备的综合作战效能.最后,将两类型号方案纳入摩托化步兵连山地进攻作战想定方案,根据仿真结果评估其作战效能.     

MADM中不同属性的规范化研究

不同属性值的规范化是多属性决策问题中的重要过程.提出了一种属性值作为点到优区间和劣区间的距离的定义,依据该定义得到了属性值规范化新方法,并通过实例证明了新规范化方法的有效性.     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别

针对现有空袭目标属性识别方法存在的不足,提出了一种基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别技术。该方法充分发挥了模糊二叉树支持向量机解决二类分类问题的优势,有效地提高了识别率和识别速度。最后给出了与现有识别方法的比较结果,证明了该方法的有效性。     

基于作战环的作战体系节点重要性评价方法

针对现有评价模型大多从网络拓扑的角度进行节点重要性分析,无法准确反映节点对体系作战能力重要性的问题,提出了一个基于作战环的体系作战能力量化评估指标,在此基础上,通过度量节点失效对体系作战能力的影响来评价节点重要性,并结合算例进行了有效性验证分析,为体系对抗中关键节点判定提供借鉴和参考。     

基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘

战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。     

从金属商品属性论国债的发行

在国家看来，国债表现为其财政属性；而在国债主体看来，则国债仅是一种金属商品。国债发行之所以难，正是因为国家对国债金融商品属性的重视不够，使得国债本身及其市场供需双方存在诸多不足。为此，必须高度重视国债的金融商品属性；一是实行国债发行计划公告制度；二是加强国债品种创新；三是建立国债投资基金；四是建立做市商制度，加强场外交易；五是进一步完善国债回购市场并适时恢复国债期货市场。     

空战关键信息与战术规则提取算法

将粗糙集理论引入到空战研究中 ,提出了一种通过属性约简提取空战决策的关键信息和战术规则的算法 ,以便对空战过程中的冗余信息进行约简 ,提高决策实时性。通过一个空战战术选择示例对该算法进行了验证 ,结果表明 :在保证空战战术分类结果不变的情况下 ,该算法可提取出对空战决策起关键作用的信息以及最小简化战术规则。