Bayes信息融合方法在雷达故障诊断中的应用

根据雷达系统诊断信息多样化的特点,重点考虑雷达的BIT信息、FMECA信息、FTA信息和案例信息,提出将各类信息根据对故障现象的影响程度进行归一化处理,然后利用Bayes证据理论的方法将归一化后的信息进行融合处理,得到的结果进行故障诊断的方法,该方法可以克服各类故障信息中的量纲不一致性,可以提高诊断的可信度,降低诊断的不确定度,是一个比较理想的方法。     

基于信息神经网络的内燃机故障诊断方法

在统计概率基础上建立了信息神经网络 ,探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法 ;并在 1 2 1 50L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明 ,该方法是可行的。     

"网络中心战"中的美国海军C4ISR系统效能评估

随着美国海军"网络中心战"从设想开始走向现实,对其C4ISR系统的效能进行评估并分析其对作战效能的影响,具有重要的理论和现实意义.通过分析影响C4ISR系统效能的相关因素,利用图论、信息论和复杂性理论的原理,建立了C4ISR系统效能评估方法,研究了信息、网络、作战流程等因素对作战效能的影响,并建立了数学模型;以美军航母战斗群空袭作战为例,比较了"平台中心战"和"网络中心战"两种作战方式中C4ISR系统的效能.     

网络中心战中的协作及其量化模型研究

协作是网络中心战的原则之一.协作的概念及其量化模型是目前网络中心战研究中的一个热点.在详细解释了信息时代中协作的概念基础上,分析研究了协作的维以及网络中心战中的信息域和认知域的协作,指出协作既有利也有弊.进而,将协作的影响简化为协作对完成作战任务的时间上的影响.利用信息熵量化了协作带来的"正影响",利用Logistic方程量化了协作带来的"负影响",综合这两种影响给出了简化的协作量化模型.最后指出了该模型适用于量化诸如防空作战中的协作等时间关键的协作.     

确定重构相空间维数的方法

计算混沌统计特征量前必须先获得重构相空间的维数,因此给出了最大特征值不变法、几何不变量法、虚假邻点法、预测误差最小法、最小Shannon熵法、经验赋值法六种确定方法,得出了应用最大特征值不变法和最小Shannon熵法的工程案例计算结果。     

基于矩阵分析的D-S证据理论的多传感器雷达体制识别

采用不确定推理的矩阵分析方法,建立了用于雷达体制识别的多传感器数据融合的数学模型,提出了一种基于矩阵分析的多传感器信息融合的新算法,结合多传感器多测量周期的雷达体制识别给出了具体的实例.识别结果说明了该算法的有效性.     

基于粗集理论证据加权的电子目标识别法

在对电子目标进行识别时,往往采取多传感器融合的D2S证据理论进行处理,但是由于传统的D2S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没有区分,基于此将粗集理论属性重要度概念应用到各传感器的重要性上,从而实现加权融合的证据理论。仿真实验及其结果表明该方法对电子目标识别是有效的,尤其在传感器受到干扰时,具有较强的现实意义。     

多源目标识别中冲突证据的融合策略研究

随着防空反导作战环境的日益复杂,快速准确地进行真假目标识别显得尤为重要。针对多源目标决策级识别中冲突证据融合问题,在综合分析现有改进证据理论方法的基础上,引入新的冲突度量系数,提出了一种通过在融合流程中增加智能判断环节,以冲突系数为判断依据,对具有不同冲突系数证据选择不同组合规则进行证据组合的融合方法,并给出了策略的流程图。最后进行了实例验证,结果表明新策略能对不同未知信度和不同识别框架冲突证据进行快速有效的融合。     

一种简单有效的处理冲突证据的D-S改进方法*

D-S证据理论在决策级信息融合领域有着广泛的应用,但其在合成冲突证据时会出现与直观结论不符的现象。通过深入分析D-S证据理论合成冲突证据时的失效原因,提出了一种简单有效的改进方法。通过主观权重和客观权重的综合得到不同证据的信任度,以此确定冲突证据及对应的折扣度并对其进行折扣度修正,使合成结果快速向正确类型收敛。仿真结果表明,同已有方法相比,本文方法特别适合具有少数冲突证据的情况,其合成结果更加符合直观判断。     

信息熵与TOPSIS装备保障力量部署方案优化

针对装备保障力量部署方案复杂性和模糊性特点,在分析装备保障力量部署的内容、影响因素及方案优化目的基础上,建立了装备保障力量部署方案评估指标体系,采用信息熵理论来确定评估指标的权重,并提出了基于熵权TOPS IS的装备保障力量部署方案优选方法,使装备保障力量部署方案决策更加科学合理,具有一定的实用性。