防空导弹对目标拦截的模糊二元对比排序

确定对空袭兵器的拦截次序是防空导弹火力分配的重要内容.定性分析和定量计算相结合,利用模糊数学中的模糊二元对比排序法确定防空导弹对多个目标拦截的优先次序,先对模型进行描述,给出模糊相似关系矩阵及相应的计算方法,再以4种空袭兵器为作战对象,运用模型进行计算,得出直观的目标拦截排序结果,变模糊的、复杂的问题为直观的结论.为指挥员科学分配防空火力,最大限度地发挥防空导弹的制空效能奠定基础.     

语言评价信息的武器系统模糊积分评估

传统的武器系统评估方法是基于概率和统计理论的,并假设各指标之间相互独立.然而,实际上武器系统指标的评价具有人为主观性和模糊性,并且各指标之间通常存在着依存关系.综合评述和对比了传统武器系统评估方法的适用范围以及不同方法的优劣,指出了它们的不足,提出了一种基于语言评价信息和模糊积分的武器系统评估方法.专家的评判结果是可用梯形模糊数描述的自然语言信息.     

模糊综合评判的同类地空导弹火力单元作战能力评估

除实弹射击考评外,如何利用非实弹射击演练和平时可获取的信息,对武器系统同类的不同火力单元的作战能力做出科学评估,是现实而又迫切需要解决的问题.基于已建立的同类地空导弹火力单元作战能力的评价体系,运用AHP法和模糊数学建立了火力单元作战能力的三级模糊综合评判模型,给出了基于等级区间非均等划分的百分制和区间中值评定等级行向量下的具体评估算例,为同类地空导弹火力单元作战能力的科学量化评估做了有益探索.     

协同制造系统的可靠性分析

协同制造作为一种先进制造模式,逐渐成为研究的热点。而系统的可靠性是协同制造系统成功实施的关键因素之一。从协同制造系统的自身特点出发,阐述了进行协同制造系统可靠性研究的必要性和紧迫性。并给出了协同制造系统可靠性分析的框架模型,认为协同制造系统可靠性应该从人、工作流系统和设备硬件等几个方面进行综合研究,并对各部分的可靠性研究进行了概述。     

基于神经网络的模糊理论在桥梁状态评估中的应用

探讨了模糊数学中的隶属函数在桥梁技术等级状态评估中的应用.在研究现有桥梁状态评估方法的基础上,把人工神经网络和模糊数学理论结合起来应用于大跨度预应力斜拉桥的等级状态评估,建立了基于三层神经元的模糊神经网络模型,并建立结构损伤度函数及等级隶属度模型,通过样本学习训练,获取评估专家的知识及直觉思维,最终确定桥梁所对应的技术状态等级.以检测的480组索力数据作为学习样本,另外4组作为验证样本进行了索力状态评估预测.计算结果表明,网络预测值与期望值吻合良好.     

基于三角模糊数的登陆点选择模型

针对登陆点选择的特点,对登陆点选择步骤进行分析,确定影响的四个基本因素,利用三角模糊数型多属性决策方法建立登陆点选择模型。与层次分析法相比,此算法时更能突出登陆点选择时,指挥者对登陆点的偏好所影响登陆点选择的基本因素值只能大概给出,基本因素之间的权重信息也不能完全确知的特点,通过计算机编程,此模型能够快速地实现对登陆点的排序选优,为指挥员提供辅助决策。     

导弹实弹射击信息管理系统的设计与实现

针对目前实弹射击训练结束后缺乏科学、全面、便捷的数据信息记录手段和成绩评价方法的问题,通过分析导弹实弹射击整体过程及成绩评价需求,建立数据记录评价指标体系,运用Client/Server数据库开发技术和模糊综合评判的方法,设计并实现了“导弹实弹射击信息管理系统”。该信息管理系统经实际使用后,验证了需求分析的合理性以及设计实现的科学性,为客观、全面地记录实弹射击训练情况,评价导弹实弹射击训练提供了一种有效的手段。     

舰载反潜直升机协同作战效能评估

协同作战效能评估可为舰载反潜直升机装备发展和协同作战指挥提供依据和参考。通过对协同作战效能评估研究现状的分析,提出一种采用模糊综合评判进行协同作战效能评估的方法。首先,对影响协同作战效能的指标进行分类,建立多层指标体系;其次,构建基于模糊综合评判的数学模型,对不同类型指标进行规范化处理,并采用AHP法确定指标权重;最后通过对某型机的协同作战效能进行评估,验证所提方法的有效性和可行性。     

一种新型军用电源智能充电机控制算法

军用电源充电机是一个多参数、时变的非线性系统,传统的PID控制算法难以在线调节达到优化充电曲线的目的。针对该问题,提出了一种基于模糊和免疫机理的自适应PID控制算法。该算法通过模糊免疫反馈机理对PID控制的比例系数进行实时调整,采用模糊自适应控制器对PID控制的微分、积分时间常数进行在线整定。仿真结果表明,该算法具有响应时间短、超调量小,鲁棒性强等特点,极大地改善了系统的适应能力,达到了优化充电曲线的目的。     

一种基于模糊连接度的区域生长毁伤特征提取算法

针对传统的区域生长算法在提取军事目标毁伤时,不能较好地处理毁伤区域与背景之间的模糊性,生长结果对种子点的选取敏感等问题,提出了一种基于模糊连接度的区域生长算法。算法以模糊连接度作为生长点与种子点相似度的度量,有效地保持了像素之间的模糊性,按照模糊连接度由强至弱的顺序生长,使得生长的结果对种子点的选取不敏感;采用灰度波动控制和USAN面积相结合的方式作为生长准则,在适应目标区域灰度变化的同时得到了较好的边缘定位效果。实验结果证明了算法的有效性。