基于案例推理和模糊诊断的兵器故障诊断专家系统

讨论了基于案例的推理和模糊诊断矩阵在兵器故障中的应用 ,建立了兵器故障诊断WDDS -E系统模型和模糊诊断矩阵模型。详细说明了系统的工作原理和设计过程 ,并给出了应用实例     

战场目标声/震侦察与识别

介绍了一个采用被动侦察体制的多传感器侦察系统。在研究了地面战场典型目标的噪声场和地震动场产生机理的基础上 ,对战场目标噪声信号和地震动信号进行功率谱估计 ,分析了各种目标的线谱特性。设计了拓扑结构合适的 BP神经网络分类器 ,可以有效地分类识别战场典型目标     

Profust故障树建模与分析

实际中普遍存在的有显著渐近失效行为的系统 ,难以用经典故障树加以分析 ,于是 ,以“模糊事件的普通概率”这一理论为基础 ,建立了Profust故障树模型 ,并进行了部分定量分析 ,该模型的最大特点是综合运用了可以得到的关于系统运行的可能性信息和概率信息     

基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别

研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了模型和算法的有效性。     

一种改进的指纹图像局部方向场匹配方法

指纹方向场真实地反映了指纹图像中本质的纹理特征,包括了指纹的基本形状、结构和走势。定义了局部方向场图像的描述方法,可以根据纹理信息有效地描述并区分不同的细节点。在低质量指纹图像,特别是存在较严重非线性形变的指纹图像中,细节点方向属性不够可靠,使得以细节点对作为参考对齐局部方向场图像的方法效果不佳。提出一种改进的局部方向场图像对齐和匹配方法,能够明显改善局部对齐效果,提高局部匹配的准确性,从而更加有效地区分对应和不对应细节点。实验结果验证了提出方法的有效性。     

潜射反舰导弹作战效能的模糊综合评判

潜射反舰导弹是现代潜艇作战的重要武器,对其作战效能的评价长期以来一直采用单一指标,无法全面准确的进行评价.通过对影响潜射反舰导弹作战效能各因素的分析,建立了作战效能综合评价的指标体系.应用模糊综合评判的方法,在借鉴WSEIAC模型的基础上建立了数学模型,并给出算例与仿真.研究结果表明此方法可较好地评估潜射反舰导弹的作战效能,并为其研发及使用提供决策依据.     

基于D-S理论的多传感器空中目标识别

针对当前空中目标识别的特点,探讨基于D-S理论的多传感器空中目标识别方法.设计了一套多传感器空中目标识别算法.详细推导了该算法,对"未知度"的概念进行了扩充,让其涵盖了部分不可求的逆命题,并结合具体实例对其应用进行了验证和分析.分析表明,该算法能够较好地识别空中目标.灵活确定"未知度",适当扩充"未知度"的概念,可使一些复杂问题简单化,通过较少地运算达到预定效果.     

基于AHP和模糊评价法的舰艇编队编成优化方法

海军舰艇通常以编队的形式执行各种作战任务.由于武器装备科技含量的不断提高,使得海战对抗强度日益激烈.舰艇编队作为海战的战斗单元,其作战效能的高低直接影响着海战的胜负,不同的作战任务决定了不同的编队编成.以封锁任务为作战背景,运用层次分析法(AHP)确定舰艇编队作战效能评价体系中各指标的权重,使用模糊综合评价方法对各模糊指标进行评价,评价结果表明该方法能够比较科学合理地对舰艇作战编队的编成进行优化,从而为海军舰艇作战编队编成的科学性和合理性提供了一种论证方法.     

装甲机械化部队综合信息系统效能评估

首先通过对装甲机械化部队综合信息系统的功能需求进行分析,并结合建立效能评估指标体系所遵循的原则,建立了效能评估指标体系.然后介绍了确定评估指标体系各指标权重的AHP法,并建立了对装甲机械化部队综合信息系统进行效能评估的模糊综合评判模型.最后通过实例说明了模型的可行性.     

基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。