地空导弹阵地优选的灰色关联模型研究

依据地空导弹阵地优选受多因素制约的特点,运用灰色关联分析建立地空导弹阵地优选的灰色关联模型。通过综合研究地空导弹阵地选择的战术、技术要求及影响因素,提出了阵地选择的指标体系,进而结合使用Delphi法,建立了地空导弹阵地优选的灰色关联模型。经过实例计算证明了该模型具有实用性和推广价值。     

斯蒂芬-玻耳兹曼定律的微观证明研究

斯蒂芬-玻耳兹曼定律是热辐射理论中的一个重要规律,准确地理解该规律对掌握辐射传热和在实际消防灭火中灵活应用具有重要的意义。从经典热力学统计理论和微观量子波动理论两个不同的角度对该定律进行了详细地证明,得到了统一的结果,并对此加以讨论。     

军品能力建设项目后的一种评价方法

由于军品的特殊性,其后评价标准与其他民品项目有所不同,根据军品技改项目的特点结合一般项目后评价内容,确定了军品技改项目后评价指标体系,共分为项目目标评价、项目实施管理评价、项目生产运营评价、项目生产力评价、项目经营效益评价、项目影响评价和项目持续性评价等7部分25个指标小项,并采用层次灰色法建立了军品技改项目后评价模型,为客观科学地进行军品技改项目的后评价提供了依据.     

Estimation of average backorders for an assemble‐to‐order system with random batch demands through extreme statistics

We investigate inventory management for a large‐scale multi‐product, multi‐component Assemble‐to‐Order system with general random batch demands. Results from extreme statistics theory are applied in developing approximation schemes for a widely used performance measure, customer backorders. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

故障类别的模糊聚类分析

本文通过故障状态-特征的模糊聚类分析,按故障间的相似性对故障进行分类,然后按类别实施故障诊断,可在最少监测点的条件下,获得最多的设备运行故障信息。从而简化故障诊断过程,提高诊断速度和精度。     

基于混合粒子群优化的多目标决策新方法

多目标优化问题中的一个关键在于合理地评判各有效解的优劣。通过引入灰色系统理论中灰色关联度的概念作为评判准则,结合粒子群优化算法进行有约束多目标规划问题的研究。提出了一种新的不可行解的保留策略,进化过程中以此策略保留适量的不可行解,有利于增强对约束边界附近可能的最优解的搜索,同时,针对粒子群优化算法的容易陷入局部最优的缺点,实现了以粒子群优化为载体的混合算法:即对全局极值邻域进一步混沌搜索寻优。仿真结果表明改进的算法对多目标决策问题是有效的。     

基于灰度关联和神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型

为了科学合理选择装备价格第三方服务机构,研究以灰度关联分析和神经网络方法构建评价模型。研究数据采用问卷调研形式获取,针对样本数据采用灰度关联法分析评价指标与综合评分之间的关联性,发现服务态度和制度建设情况两个评价指标与综合评分关联度达0.74以上,较为重要。采用有效二级指标和综合评分作为输入和输出数据,构建基于神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型。通过实际数据验证分析,发现神经网络模型预测精准的概率为75%,预测满足要求的概率为25%,满足实际应用需求,能够为主管部门遴选机构建言献策。     

Systems composed of two types of nonidentical and dependent components

A coherent system of order n that consists two different types of dependent components is considered. The lifetimes of the components in each group are assumed to follow an exchangeable joint distribution, and the two random vectors, which represent the lifetimes of the components in each group are also assumed to be dependent. Under this particular form of dependence, all components are assumed to be dependent but they are categorized with respect to their reliability functions. Mixture representation is obtained for the survival function of the system's lifetime. Mixture representations are also obtained for the series and parallel systems consisting of disjoint modules such that all components of Type I are involved in one module (subsystem) and all components of Type II are placed in the other module. The theoretical results are illustrated with examples. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 388–394, 2015     

CFO条件下的OFDM子载波调制样式识别方法

提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法。该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别。相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力。仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下能适应更低的信噪比。     

基于灰色神经网络的装甲部队油料消耗预测

油料消耗量的精确预测直接影响装甲部队后勤保障能力的提升,而传统预测模型精度不高,应用范围也有一定的局限,难以满足信息化战争精确保障的需要。提出一种装甲部队油料消耗预测的组合模型,对历史油料消耗数据和油耗影响因素进行统计分析,求出各影响因素与油耗量的关联度作为权重系数;通过改进GM(1,1)模型预测某部队下一次军事行动的油耗量;用GM(1,1)模型的预测值、加权后的各影响因素值和油耗实际值训练网络,对下一次想定的军事行动油耗量进行预测。通过平均相对误差计算表明,组合预测模型比单一的GM(1,1)模型预测精度高,能够较好地指导部队进行下一步的油料供管工作。