基于改进熵值法的装备维修保障能力灰色评估

装备维修保障能力评估的准确度直接影响到装备的保障效能。在评估中,指标权重的确定尤为重要。针对熵值法赋权中单一指标权重过大,影响评估结果的问题,借鉴AHP赋权法,构建基于指标信息熵的判断矩阵来求解权重,克服了熵值法单一指标权重可能过大的问题。最后采用灰色系统理论对装备的维修保障能力进行了评估,通过分析评估结果,验证了该方法的正确性。     

小样本采样数据的预处理

一般情况下数据处理大多采用数理统计方法,该方法对于数据较少情况下处理和判别粗大误差不适用。提出了运用线性均方估计法和熵值判别法来处理和判别粗大误差,线性均方估计消除粗大误差是一种采用软化的方法处理粗大误差;熵值判别法是根据熵的上界对应最大的不确定度,利用所得数据的熵信息量判别数据是否含有粗大误差。这两种方法经过多个实例计算,结果表明,它们在处理小样本采样数据时更有效。     

信息熵和判断矩阵的专家聚类赋权法

为了降低专家聚类赋权过程中由排序向量引起的不确定性和判断矩阵引起的矛盾性,提高权值分配的精确性,提出了基于信息熵和判断矩阵相结合的专家聚类赋权法。该方法采用聚类分析原理,对排序向量进行分类,根据分类结果、信息熵值和一致性比率确定专家权重系数。实例分析表明:基于信息熵和判断矩阵相结合的专家聚类赋权法在具体应用中得到的结果离期望值更近,说明该算法有效可行。     

文化视域下的跨文化交际能力培养

跨文化交际日益频繁的时代特征为外语教学提出了新的要求,培养学习者的跨文化交际能力成为当今外语教学的最终目标。即通过目的语言和目的文化知识的学习以及交际能力的训练,提高学习者的外语交际能力。在此基础之上,通过普遍文化的学习,比较文化异同,消除偏见,对异域文化采取包容、开放、移情的态度,根据不同的文化群体、交际场合、交际风格,灵活、恰当地调整自己的言语和非言语行为,培养学习者在认知、情感、行为三个层面的跨文化交际能力。     

基于频率选择表面的雷达天线隐身应用研究

降低雷达天线的RCS而又保证雷达自身正常工作已成为目标隐身技术中的一个关键课题。介绍了由十字型振子单元构成的带阻式频率选择表面(FSS)的选频特性,探讨了FSS在低RCS抛物面天线和低RCS卡塞格伦天线中的工程应用,分析了应用于主、副反射面天线的隐身性能,最后得出2点结论,并指出在副反射面天线的工程应用中更容易实现。     

海上多角反射体群雷达散射面积的快速预估算法

依据远场高频环境下雷达散射面积(RCS)的计算原理,对海上多个角反射体所组成的无源对抗系统的RCS特性进行预估计算。针对传统算法计算量过大的问题,借助Hepermesh有限元网格处理软件,提出了一种快速算法,该算法首先应用混合面元、快速投影理论实现海上单个角反射体RCS计算,然后结合散射中心合成算法对海面随机布放多角反射体群的整体RCS特性进行预估,随后利用FEKO软件对算法进行了仿真验证。结果表明:新算法能够在保持计算精度的前提下,有效缩短海上多角反射体群RCS的计算时间。     

A novel signal feature extraction technology based on empirical wavelet transform and reverse dispersion entropy

Feature extraction is an important part of signal processing, which is significant for signal detection, classification, and recognition. The nonlinear dynamic analysis method can extract the nonlinear characteristics of signals and is widely used in different fields. Reverse dispersion entropy (RDE) proposed by us recently, as a nonlinear dynamic analysis method, has the advantages of fast computing speed and strong anti-noise ability, which is more suitable for measuring the complexity of signal than traditional permutation entropy (PE) and dispersion entropy (DE). Empirical wavelet transform (EWT), based on the theory of wavelet analysis, can decompose a complex non-stationary signal into a number of empirical wavelet functions (EWFs) with compact support set spectrum, which has better decomposition performance than empirical mode decomposition (EMD) and its improved algorithms. Considering the advantages of RDE and EWT, on the one hand, we introduce EWT into the field of underwater acoustic signal processing and fault diagnosis to improve the signal decomposition accuracy; on the other hand, we use RDE as the features of EWFs to improve the signal separability and stability. Finally, we propose a novel signal feature extraction technology based on EWT and RDE in this paper. Experimental results show that the proposed feature extraction technology can effectively extract the complexity features of actual signals. Moreover, it also has higher distinguishing ability for different types of signals than five latest feature extraction technologies.     

系统可靠性模糊分配的熵权方法

采用模糊数来表示不同模糊因素的相对强度,即通过指标得分的比较,用三角模糊数来表示m个模糊因素的权重系数,建立模糊判断矩阵,根据α截集和决策者对模糊判断矩阵的满意乐观程度指标λ进行模糊区间运算,得出各分系统可靠性指标所占的熵权,再根据熵权对系统可靠性指标进行分配。这种方法可以正确把握处理模糊问题的尺度,减少人为干扰。     

面向任务指控系统时延分析模型及其改进

面向任务指挥控制系统是为了完成一个或多个作战任务,而将现有的相关指控系统互联互通形成网络,各种作战信息可以在网络中传输和共享的动态构建的系统.现代高技术战争模式下,时间延迟是评价面向任务的指挥控制系统构成的一项重要指标.通过指控节点的图模型,分析面向任务指控系统的结构及其中各种命令流、信息流的特点,采用网络信息熵来反映指控节点网络对信息的协调能力.通过研究和分析已有时延模型的缺点,并考虑实际应用的条件,对模型的惩罚函数进行了改进.     

作战体系有序性判别模型*

未来作战已经逐步演变为体系之间的对抗,为确保我军作战体系有序进行发挥其作战力量,探讨了作战体系有序性问题;应用了耗散结构理论和灰色系统理论,把灰关联度与熵结合起来,以序参量为基础,建立了基于灰关联熵的作战体系有序性判别模型.研究结果为对作战体系实施调控提供了依据,使作战体系符合现代战场态势发展的需要.