基于区间直觉模糊集的目标优先级求解方法

针对复杂防空作战环境下多目标优先级难以准确评估的问题,提出了基于区间直觉模糊集理论的目标优先级求解算法。首先系统分析了影响目标优先级的因素以及各影响因素与目标优先级之间的非线性关系。其次,对区间直觉模糊集的得分函数和精确函数进行了改进,考虑了犹豫度信息对决策结果的影响,并且提出了基于得分函数和精确函数的目标优先级求解算法。最后通过仿真算例验证了算法的有效性。     

改进遗传算法在传声器阵列优化中的应用

规则平面阵列因其结构周期性,在进行波束综合时存在主瓣宽、旁瓣电平高等问题。对此,提出一种基于改进遗传算法的阵列优化方法。设计平面栅格传声器阵列,以满足阵元间距的要求,并构造以主瓣宽度为约束条件、以全局旁瓣电平为适应度的目标函数,对常规遗传算法进行改进,采取个体间自由交叉、随机的阵元数量强制变异的策略来增大种群的搜索范围。通过仿真,得到多个优化阵列,与几种规则平面阵列相比,在不同的信噪比输入下,经过改进遗传算法优化得到的随机阵列均有更好的表现。而相比于几种常规的优化算法,改进的遗传算法具有更强的搜索能力,得到数量更多、性能更优的随机阵列,由此证明了所提方法的可行性。     

基于单类集成分类器的JPEG通用隐写分析

针对JPEG图像通用隐写检测问题,提出了一种基于单类集成分类器的新方法。算法提取图像DCT块内、块间和小波层内、层间的共生特征以及小波子带系数的直方图特征对图像进行描述,并计算检测图像及其原始估计图像所提共生矩阵和直方图分布的对称交互熵作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,利用bootstrap方法构造载体图像训练子集,分别进行单类训练得到数个基分类器;最后,将基分类器的分类结果按多数投票法进行融合作为单类集成分类器的分类结果。实验结果表明,单类集成分类器能显著提高算法的检测效果,而且,本方法相比基于多超球面OC-SVM分类器的单类隐写分析方法,具有更高检测率。     

美军信息系统互操作性研究

解释了军事信息系统互操作性的内涵,对美军信息系统互操作性研究现状如信息系统互操作性等级模型、美国国防部体系结构框架及国防信息基础设施总体规划等进行了详细阐述。进一步分析了美军发展军事信息系统互操作性的内容,为实现我军各信息系统的互操作性提供参考。     

装备预防性维修的维修级别逻辑决策分析方法

针对预防性维修的维修级别没有规范、统一的分析与确定方法的问题,研究了预防性维修的维修级别逻辑决策分析方法。明确了预防性维修的维修级别决策分析的对象是预防性维修工作类型,预防性维修主要有定时维修和状态维修,定时维修分为定时拆修和定时报废2种维修工作类型,状态维修分为状态信息检测、状态识别、状态预测、维修决策、故障诊断和维修实施等维修工作类型。根据维修间隔期、维修能力评估、其它非经济性因素以及经济性分析,分别建立了定时维修和状态维修的维修级别逻辑决策模型。     

基于端点梯形白化权函数的飞机保障性灰色评估

保障性评估是提高飞机保障性的有效手段。从保障性的定义出发,构建了飞机保障性评估指标体系,在利用层次分析法(AHP)确定指标权重的基础上,对三角白化权函数进行了改进,建立了基于端点梯形白化权函数灰色评估模型,很好地解决了相邻的若干类别对该类别聚类中心的影响问题,并将其应用于飞机保障性的评估,通过实例分析,验证了此评估方法的可行性,对提升飞机保障性评估的准确性有一定的参考价值。     

基于灰色关联分析的防空兵力编组方案优选

要地防空中需要研究的问题很多，其中要地防空兵力编组方案优选是研究的重点问题之一，首先对灰关联分析方法和要地防空兵力编组的关联性进行了分析，然后在兵力部署要求的基础上，建立了评价指标体系及其量化分析，最后采用灰关联分析方法建立了方案优选模型，具体的实例验证了基于灰关联分析的兵力编组优选模型的可行性和有效性，为要地防空兵力编组方案的优选问题提供了一种量化的新思路。     

多目标灰关联决策的典型水面舰艇反潜性能评估

水面舰艇反潜武器系统具有综合功能强、战技性能指标多的特点,许多指标模糊性、相对性较强,必须寻求一种能对武器系统战技技能进行有效评估的方法,采用多目标灰关联决策的方法对水面舰艇反潜武器系统战技技能进行评估.首先根据灰色系统理论建立了多目标灰关联决策模型,其次以灰色关联度为基本依据构造出水面舰艇反潜武器战技性能评估指数,最后根据所建立的模型对5种典型水面舰艇的反潜性能进行了综合评估.     

基于灰色模型的电磁轨道发射装置温度研究

在电磁发射过程中导轨温度受众多因素影响,而其中部分因素很难进行精确分析,为此运用灰色系统的分析方法对电磁轨道发射装置温度进行研究。为获取模型所需实验数据,搭建电磁轨道发射装置测试系统,并借此测量发射过程中的电流、导轨温度、出口速度等数据。由于测量仪器限制,借助ANSYS有限元仿真对测得的导轨温度数据进行修正,以获得导轨内表面温度。基于经典GM(1,N)模型与Simpson公式,提出一种改进型灰色模型,并以此方法对导轨温度展开研究,进一步选取同能级试验,对不同位置处各因素温升贡献度进行讨论。结论为进一步深入研究导轨温度提供参考和依据。     

基于科学计量的机器学习技术发展评估分析

机器学习是通过数据训练使机器获取新的知识和技能的计算机技术，是人工智能技术的核心和前沿领域之一。本文以Web of Science?核心合集收录的机器学习领域相关SCI论文和incoPat全球专利数据库收录的机器学习领域相关专利为数据源，运用科学计量方法对文献数据和专利数据进行时间、地域和机构分布分析，展示了机器学习领域研究实力的分布情况，并对机器学习的发展趋势进行了分析；然后利用主题聚类分析方法及可视化软件VOSviewer，挖掘出机器学习领域的关键技术、技术热点；最后对结果进行了总结分析，以期为我国机器学习发展布局提供参考和借鉴。