基于蚂蚁聚类算法的炮兵阵地选取方法

在对炮兵作战地域进行地形分析的基础上,提出运用蚂蚁聚类算法选取炮兵阵地的方法.针对炮兵阵地配置的特殊要求,将模糊数学中的隶属度概念引入到炮兵阵地聚类算法之中.最后通过实验分析了此方法的优缺点,对炮兵指挥决策有一定的参考价值.     

基于矩阵的C4ISR系统结构设计评价

主要目的是提出两种矩阵方法对C4ISR系统结构进行评价.其中邻接矩阵法用于评价C4ISR系统之间的互连互通性,对于评价规模较大、结构复杂的系统结构较为适用;模糊矩阵法用于评价系统之间的相似性,通过科学的评价指标体系消除系统之间的冗余.这些方法是当前主流的经验评价方法(如ATAM方法)的有效补充,具有一定的科学性和合理性.最后分别给出了两种方法的一个应用实例,体现了其在工程实践上的价值.     

舰艇编队对空防御火力分配评价模型

未来高技术条件下水面舰艇编队防空作战能力是其生存能力的关键因素.对舰艇编队防空来讲,进行硬抗击的武器主要是舰空导弹和舰炮两种,如何合理地利用这些武器,最大地发挥舰艇编队的防空作战能力,成为舰艇对空防御作战研究的一个重要课题.结合舰艇编队对空防御的实际情况,利用模糊数学的方法,建立了舰艇编队对空防御火力分配方案的模糊综合评价模型.     

模糊逻辑系统在船舶风险评估中的应用

为了合理进行船舶风险评估,提出了一种基于模糊逻辑系统的船舶风险评估方法.根据模糊逻辑系统的基本原理,建立了船舶风险评估的模糊逻辑模型;按照国家标准、规范,并结合经验建立了风险指标的模糊集合、风险矩阵及模糊规则,然后进行了模糊推理,得到了系统的风险等级,并制定了预防风险的措施.以某艇消防系统的风险评估为例,证明了其能够合理地评估出系统的风险,可为决策提供参考.     

战时装备调配保障决策模型构建研究

分析了战时装备调配保障决策的特点,运用模糊聚类分析法对装备调配保障对象进行了分组和优先级排序,以此为基础,运用目标规划法构建了战时装备调配保障决策模型,最后,通过实例验证了模型的可行性和有效性．     

模糊推理在软件维护性评估和预测中的应用

摘要：在基于活动的质量模型维护性分析方法基础上,对贝叶斯方法进行了扩展,将模糊推理技术与现有的贝叶斯方法进行比较,开发了一个基于模糊推理的系统来对软件维护性进行量化评估和预测,描述了模糊技术在维护性评估和预测准确度方面的优势．     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

基于标签树的生长干部招生计划聚类方法

生长干部招生计划是规定军队干部补充来源渠道及数量规模的重要依据,对干部队伍建设与发展具有重要的意义。随着招生计划每年拟制与积累,分析与评估计划将会起到辅助决策的作用,对招生工作的实施带来深远影响。本文从数据挖掘的角度,以聚类的方法研究分析招生计划,这为分析历年计划的波动性并理解评价计划与政策的贴合度提供了定量分析的手段。首先分析了招生计划的特点,进而提出以标签树量化招生计划的解决思路,通过抽取标签树中的特征子树作为聚类中的度量特征,并采用共现的方法实施"先形成核心,再依次分类"的步骤完成聚类。实验表明该方法在合成数据集和真实数据集上聚类效果较好、效率较高,对分析招生计划具有一定理论意义。     

基于WSN的目标探测与分类算法

针对WSN监测系统的目标检测与分类问题,提出一种基于直觉模糊推理(IFR)的多源数据融合方法。由模糊推理的思想,设计各状态变量的属性函数。根据目标声强变化和引起的地磁场变化的模型,设计模糊推理规则,并检验了所建规则的合理性。理论分析与仿真结果的对比表明算法能准确地对目标进行分类,且运算量小,适用于计算能力较弱的WSN节点。     

要地防空指挥控制系统作战效能灰色聚类评估

建立要地防空指挥控制系统作战效能评估指标体系,运用层次分析法确定各层次指标权重,提出了一种基于灰色定聚类和中心点三角白化权函数的要地防空指挥控制系统作战效能灰色聚类评估方法,并通过算例对该方法的有效性进行了检验。结果表明该方法是切实可行的。