复杂网络节点重要度评估及网络脆弱性分析

提出一种基于节点状态演化级联失效模型的节点重要度评估和网络脆弱性分析方法。故障传递演化的内在机理是基础复杂网络变得脆弱的根源。在负载网络级联失效模型的基础上,提出一种能够实时跟踪节点负载状态,继而根据节点状态来重分配节点负载的重分配模型。提出基于节点状态演化的节点重要性评估和网络结构脆弱性分析方法,通过脆弱性分析结果找出网络的健壮性参数,并对此节点重要性评估方法进行失效分析。通过仿真实验验证方法的有效性。     

基于Bow-tie模型的发动机空中停车事故分析与预防

发动机空中停车是航空事故主要致因之一。首先,通过数据梳理和分析,构建发动机空中停车故障树,结合重要度分析理论,求解各基本事件的重要度,得到造成发动机空中停车事件的最薄弱环节——供油系统故障。基于Bow-tie理论,构建发动机供油系统Bow-tie模型,直观地显示了该故障产生的根本原因和可能导致的后果,进而提出了预防该故障发生的对策建议,达到降低发动机空中停车事故概率的目的。     

基于模糊多属性决策的装备维修行为选择

针对装备保障行动中维修行为决策在实践中存在的问题,借助于多属性决策方法和模糊理论,提出基于模糊多属性决策的装备维修行为决策,在分析装备维修行为的影响因素和约束条件的基础上,建立了装备维修行为决策的模型方法,并进行了实例分析。研究表明,该方法能有效降低维修保障费用、缩短维修保障时间和提高维修保障效率。     

采用故障信息分级确定最佳监测点分布

装备结构的复杂性使监测中确定最佳分配点极为困难,本文在最大故障信息量的基础上,提出了故障信息分级的判定原则,用以确定监测点的最佳分布,从而可在最少监测点的情况下,获得最多的装备运行故障信息,为故障诊断提供可靠数据。     

基于主成分分析的战场目标选择模型

针对战场目标数量众多、信息复杂的特点,运用主成分分析理论探讨了战场目标选择问题.分析了战场目标的组成.确立了目标重要性评价指标体系,建立了战场目标重要性评估模型.对某作战想定t时刻战场目标的重要性进行了综合评估,得到了战场目标排列顺序.该模型克服了指标权重选择上主观因素的影响,便于计算机编程迅速实现,较好地满足了指挥员快速准确把握打击重心,确立打击次序的需求.     

雷达辐射源识别的算法研究

针对现有雷达辐射源识别算法的不足,探索雷达辐射源数据库识别的新算法。运用属性测度理论建立了雷达辐射源属性识别模型,结合距离算法、灰关联算法和神经网络样本训练思想,设计出基于属性测度模型的雷达辐射源属性识别算法。通过仿真验证,该算法兼具识别准确度高和识别速度快优点,实用性较强。     

基于粗糙集理论的军队代储应急物资品种选择

从军队对应急物资的需求特点及应急物资的特征属性出发,构建了军队代储应急物资品种选择的指标体系。在此基础上,通过部队调研和专家经验获得了一组军队代储应急物资品种选择的样本数据并形成了决策表,运用基于可辨识矩阵的属性频率约简算法对决策表进行属性约简,并对约简属性集进行属性值约简,提取出军队代储应急物资品种的选择规则。提取的规则简洁合理,能够为军队代储应急物资品种选择提供决策支持。     

基于加权网络模型的指挥节点重要度评估方法

指挥节点重要度评估是研究指挥网络可靠性和抗毁性的重要内容。通过定义加权网络节点重要度贡献矩阵,提出了一种利用节点重要度评价矩阵确定加权网络关键节点的相对重要度的方法,该方法能充分考虑节点的位置信息、邻接节点的重要度贡献关系;结合作战任务对社区的依赖度,设计了节点全局重要度评估算法,并利用该算法对典型网络节点重要度进行了分析,结果表明算法有效、可行。     

地域通信网节点重要性评价方法

为了更全面、更客观地评价地域通信网节点的重要性,提出了综合考虑节点边权值和节点地位双重因素的评价方法,该方法既刻画了节点间的作用细节,又反映出节点在网络中的位置和节点间连接紧密程度,克服了以往无权网络中评价节点重要性存在的不足。最后,通过实例验证了该方法的有效性和全面性。     

属性约简方法在威胁因素选择中的应用

分析了影响对空威胁判断的威胁因素,确定了各属性值离散化的处理标准,构建了基于粗糙集理论的对空威胁判断决策信息表;通过基于属性重要性的约简方法和基于正区域的约简方法对威胁因素进行了约简,确定了水面舰艇对空威胁判断的威胁因素,最后用Matlab仿真技术验证结论的正确性。