基于熵权的舰炮武器系统维修保障能力模糊综合评判

针对现有装备维修保障体制的特点,建立起舰炮武器系统维修保障指标体系,综合运用熵权和模糊综合评判法对某型舰炮武器系统维修保障能力进行评估。该方法用熵权确定权重,加重了评价体系本身的重要程度,充分利用了被评判指标的信息量,并且根据模糊评判的需要构造了评分隶属函数,使定性分析和定量分析很好的相互融合。仿真结果表明该方法可行,对科学、客观地评估舰炮武器系统维修保障能力有一定的应用价值。     

自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.     

基于熵权的机械传动系统方案评价的模糊AHP法

针对机械传动系统涉及因素较多且各因素具有不同程度的模糊性的特点,分析了机械传动系统方案的评价指标,建立了方案评价指标体系,并运用基于熵权的模糊层次分析法(AHP)建立了机械传动系统方案评价模型.以一个带式输送机的传动方案为例,成功选出了适合已知工况的最佳方案,验证了方法的有效性.     

基于熵权的导弹型号论证方案评价模型

针对导弹型号论证决策中的部分属性信息具有模糊性,给出了一种基于熵权的模糊信息多目标决策方案评估方法。该方法在只有模糊判断矩阵而没有专家权重的情况下,通过多指标的模糊评价矩阵的熵权计算,得到各属性信息提供的有用信息量的程度;再通过各方案与理想点的距离,得出了可信度较高的优选方案。     

基于改进LMS算法的复合材料超声检测缺陷识别

在径向基函数（RBF）神经网络实现无人机复合材料超声检测脱粘缺陷识别时,针对最小均方（LMS）算法在确定网络输出权值时存在稳态失调误差和收敛速度相矛盾的问题,提出一种改进的自适应的变步长LMS算法．该算法根据反馈误差自适应确定步长,通过引进动量项加快收敛速度．将改进LMS算法应用到RBF网络缺陷识别中,结果表明该方法在稳态失调误差较小的情况下,能快速确定RBF网络的权值．改进的RBF网络能够较好地识别超声检测脱粘缺陷．     

一种确定指标权重的新方法

针对如何客观地确定某一状态下指标权重这一问题,在给出向量相似度定义的基础上,提出了一种确定指标权重的新方法——向量相似度法。依据向量的两要素(大小和方向),把向量的相似度分解为范数相似度和方向相似度,从而使得向量相似度得以准确的表达。通过计算各指标特征向量与系统综合指标向量的相似度并将其归一化处理进而得出了指标权重。由于该方法直接从系统性能指标抽样数据入手,没有人为因素的干扰,因此具有很强的客观性。结合算例确定指标权重的结果符合客观实际,与其它客观赋权法确定的权重值也很吻合,充分说明了此方法的有效性和实用性,为确定指标权重提供了一种有效的方法和途径。     

基于传感器网络数据融合的目标定位方法

针对传感器网络测试系统在战场及终点效应中的应用,探讨了基于多种传感器网络的目标定位方法,提出了采用最优加权融合估计算法将各种传感器的定位信息进行融合处理,并将融合结果与各种传感器计算结果进行比较,结果证明了经融合处理可以大大提高定位精度.     

因素状态值为模糊数的变权综合决策方法

对因素权重为实数、因素状态值为模糊数的多因素不确定性决策问题,由实数型状态变权向量导出模糊数状态变权向量,得出模糊数变权公式,建立模糊数变权综合决策模型,最后给出一个应用模糊数变权综合决策模型的实例.     

基于权值的NURBS曲线形状修改

针对基于控制顶点的NURBS曲线形状修改的不足,讨论了如何通过修改控制顶点的权值进行NURBS曲线的形状修改问题。NURBS曲线可以看作是高一维空间非有理B样条曲线的中心投影,该B样条的控制顶点为原NURBS曲线的带权控制顶点,并且这样的B样条曲线有无数多条。根据这个性质,以实例的方式通过特定自由参数确定B样条曲线,实现了基于权值的NURBS曲线形状修改。该方法不仅能够较好地确定新的带权控制顶点,还解决了修改后曲线在给定点的切矢问题,具有更好的灵活性。     

网络分析法和熵权的装备保障系统能力评估

针对传统方法在解决装备保障能力评估问题上的局限性,利用网络分析法,构建了双层网络结构的评估指标体系,以反映装备保障系统复杂的内部关系;为克服网络分析法在求解指标权重时的缺陷,结合熵权理论,提出了指标权重修正模型;兼顾平时、战时的不同评估需求,提出了基于网络分析法和熵权的综合评估模型。通过实例应用,验证了方法的可行性、有效性。