基于组合权重的目标识别系统威胁评估

现代信息战场中,对敌方的目标识别系统进行有效干扰,是增强我方、打击敌方的有效手段。对敌方的目标识别系统进行有效的威胁评估,有助于指挥员的决策以及对干扰资源的优化配置。借鉴空中目标威胁评估常用方法,提出对敌方目标的敌我属性识别系统进行威胁评估的方法。首先选择合理的威胁评估指标,然后对指标数据进行规范化处理,利用信息熵法求解威胁评估的客观权重与改进的层次分析法求解出的主观权重加权得到组合权重,运用灰关联分析法进行威胁评估和排序,最后用实例验证方法的有效性和合理性。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

一种快速解算火箭助飞鱼雷关机点方法

为解决火箭助飞鱼雷射程与关机点计算速度问题,运用Chebyshev正交多项式拟合曲线,提出了一种基于时间或能量关机的计算方法.可根据不同的射程快速解算助飞雷关机点,达到实时控制助飞雷射程的目的,与现有方法相比,计算简洁、迅速.最后给出了关机方法软件的仿真流程,并将该软件应用于某助飞雷仿真系统,论证了该方法的可行性.     

基于仿真和熵权的VOIP业务网络性能评价权重确定方法

针对目前网络性能评价中多元指标之间权重难以确定的问题,将信息熵理论应用于网络性能评价中.提出采用熵权方法确定指标权重,进而对网络性能进行评价的方法.为了获取反映不同网络状态的性能数据,采用网络仿真方法获得计算熵权所需的样本.实例表明,信息熵能够客观地反映各指标贡献信息量的大小,基于信息熵的熵权能够客观反映各指标的相对重要程度.     

RBF神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用

基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑行艇(折角线长度与最大折角线宽度比在4~5.5,面积负荷系数在5.5~7,重心纵向相对位置在3%~9%,艉部艇底斜升角在5°~25°之间变化)阻力预报是可行的。在相同精度下,针对该文研究的问题,RBF神经网络所需时间少于BP神经网络。     

基于指标值状态的自适应权重确定法

评估问题中指标值可能是已知的也可能是未知的,提出一种基于属性值状态的指标权重确定方法,该方法融合了粗糙集和区间数有序相离度的理论,根据指标值状态,自适应求取指标权重;同时引入调节算子,调节对主客观因素考虑的重视程度。详细地给出了自适应算法的步骤,并对算法的保序条件进行了分析,举例说明了该方法的应用,结果表明:方法简单实用,易于实现。     

两类白化权函数的比较

分别根据三角形白化权函数和梯形白化权函数对长江流域各站点的水污染现状进行灰色评价,对评价结果进行比较,发现三角形白化权函数和梯形白化权函数的使用在灰色评价中利用最大隶属度原理得到的结果是一样的,这与灰色理论及模糊数学理论是一致的。若要精确到求出评价值进行排序,结果不完全相同,但差别不大。与其他方法比较利用梯形白化权函数计算尽管复杂但效果更好些。     

平面 NURBS 曲线的椭圆弧自适应逼近

给出了用椭圆弧及双椭圆弧自适应逼近平面NURBS曲线的算法。算法所得到的椭圆样条能够G1连续 ,双椭圆样条还能够保形。与现行的圆弧逼近算法相比 ,本算法不需要求解非线性方程组 ,而是由给定的插补误差自动计算参数增量 ,得到椭圆曲线的特征点 ,还可以将误差控制在预期的范围之内 ;与现行的直线插补方法相比 ,不需要额外的时间和空间 ,也适用于CNC环境。本算法在腔体加工、二维轮廓加工等方面有特别的实用价值。     

一类复三次样条的保凸条件

本文研究了一类定义在实轴区间上亏数为１的复三次样条的保凸条件,推广了文［２］Ｃ￣２连续的实三次多项式样条的相应结果。     

辛算法应用于Duffing方程的保结构性

讨论了不受外力的Duffing方程在辛算法和非辛算法作用下，相轨线被保持和破坏的性质。证明了当时间步长充分小时，辛算法可以保持原系统的大部分不变闭曲线，而非辛算法却做不到这一点。