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知识约简是粗糙集理论的核心内容之一,产生的粗糙决策规则往往具有一定的不确定性.在变精度粗糙集的基础上,本文构造了符合证据理论框架的一组焦元,利用基本概率分配函数计算了证据的总体信息熵,度量了决策表的不确定性;以该度量作为启发信息,给出了决策表的启发式知识约简算法.计算实例表明了本文方法的有效性. 相似文献
92.
93.
引入权重的防空战场态势分析模型 总被引:1,自引:1,他引:0
在防空作战中,战场态势的分析非常重要,是辅助决策的基础.为了分析和把握防空作战时的战场态势,针对战场态势的主要影响因素,应用集对分析理论和方法,以集对分析的同异反联系度和距离测度为基础,构造了防空战场态势的分析模型,并对该模型进行了深入探讨.最后,通过实例计算表明了应用该分析模型进行战场态势评估的可行性,为防空作战的战场态势评估提供了一种有效的方法,具有一定的应用价值. 相似文献
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针对评估对象的模糊性和不确定性,对层次分析法进行了改进,并提出了基于改进的层次分析法的装甲分队火力运用评估模型。在层次分析法基础上引入模糊集,并结合模糊评判,对装甲分队火力运用的能力进行了评估。结果表明,采用该方法进行的评估,有效避免了使用传统AHP方法构建判断矩阵时,专家对各标度间的区分把握不够准确,带来的评判误差,并取得了符合实际而又较为准确的评估结果。 相似文献
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主成分分析网络(Principal Component Analysis Network,PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。然而PCANet在构建网络卷积核时只关注了图像的主分量信息,忽视了近邻像素点之间的位置关系。而通常情况下,图像的相邻像素点具有空间强相关性,因此利用图结构保持像素点的位置近邻关系更有利于网络提取有效特征。因此,我们将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法Smooth-PCANet。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,我们在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。 相似文献
97.
为提高对机动目标的跟踪精度,提出了一种新的基于最小模型集切换的变结构IMMPF跟踪算法,其中以"当前"统计模型为基础的不同最小模型集在不同时刻之间的切换实现了多模型的结构变换。当目标机动方式发生改变时,通过最小模型集的切换实现算法的滤波模型与目标实际机动方式的快速匹配,减小了目标机动的响应时间。通过仿真实验,与通用的IMM估计进行了比较,证明了算法的优越性。 相似文献
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为了解决防空火力分配问题,首先运用NSGA-II算法求出Pareto最优解集,然后运用多属性决策方法对Pareto最优解集中的解进行综合评估,并从中找出一个最优解。用区间数定性描述各属性,建立了防空火力分配的三目标优化模型。描述了NSGA-II算法和多属性决策方法的运算步骤。在仿真算例中,得到了一个最佳防空火力分配方案,说明该方法对于防空火力分配问题有良好的应用价值。 相似文献
99.
100.
为了研究不确定性能参数对固体推进剂药柱结构分析的影响 ,将非概率凸集合理论模型和粘弹性有限元相结合 ,以增量法处理遗传积分 ,利用摄动法预测其响应量区间 ,发展了一种适合药柱特点的不确定性方法。将其和随机结构分析进行对比 ,表明两种方法之间有一定的联系。 相似文献