复杂环境下数据关联算法的研究现状及发展趋势

系统地介绍了机动目标跟踪中数据关联算法的发展现状、发展方向及其与模糊理论和神经网络相结合的发展趋势,通过分析当前的数据关联算法本身存在的一些问题,指出了一些改进方法的可行性,进一步介绍了数据关联算法与模糊理论、神经网络以及遗传算法相结合进行目标跟踪的发展情况,并对以后数据关联算法研究方向进行了初步探讨.     

基于理想点距离算法的灭火作战方案优选

分析了传统的灭火作战方案优选方法存在的弊端,提出了基于模糊集理论的计算理想点距离的优选法,明确了语言变量与模糊集理论的相关定义,规定了模糊评价语言与三角模糊数的换算方法,阐述了理想点距离的计算方法,建立了灭火作战方案优选模型,验证了该方法在灭火作战方案优选方面的科学性、有效性以及合理性.     

直觉模糊集在信息融合中的应用

直觉模糊集理论已获得广泛的应用。全面总结了直觉模糊理论在信息融合领域的应用情况。分析了直觉模糊理论的研究现状与研究进展,介绍了在态势估计与威胁评估方面的应用情况,研究了在信息融合第一级处理中应用的基本原理与方法,展望了在信息融合领域各级的应用前景。     

基于直觉模糊集的ELECTRE方法

结合直觉模糊集的信息表达优势和ELECTRE方法的思想,提出了一种直觉模糊多属性决策的新方法。利用直觉模糊熵对直觉模糊信息价值的刻画,构建了熵权与专家权重的组合权重。阐述了直觉模糊ELECTRE方法的决策原理和步骤,并经过实例应用,验证了该方法的可行性与有效性。     

分布式指挥条件下作战方案模糊优选方法

分布式指挥是指各级各类指挥实体,在异地分散配置的状态下,依托网络化的指挥信息系统,进行的指挥控制活动.实现分布式指挥的关键是不确定性指挥信息的精确表达,并以此为基础构建相应的指挥信息融合方法.通过将此过程中的作战方案模糊优选问题建模为概率犹豫模糊环境下、属性权重未知的多属性决策问题,为异地分散配置的指挥实体快速达成共识提供适宜的信息描述工具,并构建基于客观赋权的分布式指挥信息融合方法.数值结果表明,给出的两种指挥信息融合方法能得到一致的排序结果.     

基于直觉模糊时间Petri网的不确定性时间推理方法

针对Petri网模型在对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,在定义直觉模糊时间函数以及网络变迁约减规则的基础上,融合直觉模糊时序逻辑(IFTL)、直觉模糊Petri网(IFPN)以及线性逻辑推理的理论优势,构建了直觉模糊时间Petri网(IFTPN)推理模型,并提出了基于IFTPN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势评估中冲突事件间的不确定性时间推理问题。最后,通过典型的战场想定验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

基于IFS的区域目标群威胁度评估

在已有的单目标对空威胁评估的基础上,提出了一种针对区域防空的威胁度评估方法。利用直觉模糊集处理模糊信息的优势,可以较好地处理由于传感器探测误差导致的模糊态势,克服在雷达探测过程中出现的误差。在属性权重完全未知的情况下,综合考虑了区域内目标重要性、防空措施以及目标本身抗毁伤能力,推导了权重求取公式。列出了威胁评估值的求取步骤。经过运算,由算例1到t时间后算例2在评估结果上的变化,验证了方法的有效性。     

模糊故障树分析方法在机场环境安全中的应用

采用故障树分析法,对引起鸟击飞机的各个因素进行系统分析,并建立了故障树.通过定性分析,可得引起顶事件发生的2580个最小割集.采用专家判断和模糊集理论相结合的方法,评估故障树底事件发生概率的模糊性,并以"垃圾堆对鸟的吸引"这一底事件为例,计算出其模糊失效率.通过定量分析,计算出顶事件的发生概率为0.00241,同时可计算各底事件的重要度.     

基于贝叶斯网络的空中目标作战企图识别研究

研究探讨了空中目标作战企图的识别问题.提出了基于贝叶斯网络和模糊逻辑相结合的空中目标作战企图识别方法,通过专家知识建立网络模型的结构,运用案例库分析来训练网络模型的边缘概率和条件概率参数,并用简单的示例推理验证了模型的有效性,该模型可以在有证据缺失的情况下进行推理.