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121.
空间预警系统在多传感器多目标的情况下需要传感器调度,而建立目标优先级是有效进行传感器调度的第一步。由星载传感器所得图像对目标特征进行估计具有很大的不确定性,直接影响到导弹目标优先级的建立。首先通过作战分析确定出导弹目标的主要属性,采用层次分析法评价属性的权重,然后在不确定的条件下对属性求期望值,使用3种多属性决策方法评价导弹目标的威胁程度,最后取期望值作为导弹目标的威胁评价。正交实验结果表明算法具有很强的实时性和实用性。  相似文献   
122.
给出了地空导弹部队阵地评价指标体系,在已知专家对各指标的打分结果和目标权重范围的局部信息基础下,提出一种先进行局部优化再组合赋权以求得指标的组合权重向量,并根据综合属性值对各方案进行排序的多目标决策方法,避免了获取有关地空导弹部队评价指标偏好信息的困难,最后以实例说明了本方法的应用情况.  相似文献   
123.
军事目标打击的辅助决策系统设计研究   总被引:3,自引:2,他引:1  
现代战争中“目标”已经成为现代指挥作战的“核心”。文章从研究“目标”出发,根据目标选择与打击的特点和辅助决策任务,提出了军事目标打击辅助决策系统设计的初步设想,阐述了该系统的系统结构、系统实现的流程和系统功能,并做了可行性分析。该系统在信息化条件下,较好地为指挥员进行军事目标打击提供了有效的决策工具,更好地加快了军队指挥自动化的步伐。  相似文献   
124.
探讨了防空兵群指挥决策的重要地位,依据现代高技术条件下防空兵群作战指挥的决策支持需求,研究并设计了防空兵群作战指挥决策支持系统的基本结构,重点研究了系统的人-机交互技术,阐述了Agent的元模型,详细论述了基于Agent的分布实时群体联盟体系,并对Agent的通信语言ACL消息结构进行分析且应用于联盟体系的通信传输,为构建防空兵群作战指挥决策支持系统的人机交互子系统提供技术准备。  相似文献   
125.
基于模糊MODM的空袭目标威胁评估   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对当前空中来袭目标的主要特点,运用模糊多目标决策(MODM)理论和方法,提出了一种空袭目标威胁评估方法。首先对影响空袭目标威胁程度的因素进行了分析;然后阐述了如何确定影响目标威胁评估的各个指标值;最后依据多目标决策方法,建立了在各指标权重值只有部分已知的情况下,目标威胁评估的数学模型,并通过示例介绍了威胁评估的求解过程。仿真结果表明,该方法有效地解决了目标威胁评估与排序问题,提高了防空作战效能。  相似文献   
126.
根据舰舰导弹攻击时使用雷达方式的不同,可将舰舰导弹攻击主要归结为三种样式,即其他兵力引导攻击样式、被动雷达攻击样式和主动雷达发波攻击样式。衡量各个攻击样式优劣主要考虑攻击的隐蔽性、命中率和发挥武器最大射程等三个因素。为此建立舰舰导弹攻击样式选择问题的递阶层次结构模型,从衡量各攻击样式优劣的三个主要因素出发,对模型进行了分析。最后得出了以其他兵力引导攻击为最佳攻击样式的结论。  相似文献   
127.
为了进一步提升设备维修决策的科学性,通过建立综合设备剩余寿命预测数据与不确定失效阈值的最优维修决策模型,实现了不可维修设备的最优替换策略.构建基于非线性Wiener过程的设备性能退化模型,并采用极大似然法估计退化模型参数;提出一种基于期望最大(Expectation Maximization,EM)算法的不确定失效阈值...  相似文献   
128.
ABDARDSS中基于候选消除学习算法的知识推理   总被引:1,自引:0,他引:1  
飞机战伤评估和修理的知识表示与推理机制,是建立飞机战伤评估与修理决策支持系统(ABDARDSS)需要解决的一个关键问题.采用一种候选消除算法来提取战伤评估与修理样本数据的变型空间,以变型空间实现战伤评估与修理决策支持系统中的知识表示和推理.对于ABDARDSS来说,候选消除学习算法是一种新的有效的知识推理方法.  相似文献   
129.
动态武器目标分配问题的马尔可夫性   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
动态武器目标分配(weapon target assignment,WTA)问题是军事运筹学研究的重要理论问题,也是作战指挥决策中迫切需要解决的现实问题。在对动态WTA问题进行描述分析的基础上,运用随机过程理论证明了动态WTA过程的马尔可夫性;给出了该马尔可夫决策过程的状态转移概率的解析表达式,并对其状态特点进行了简要分析。研究结果可以为动态WTA及相关问题的研究提供理论和方法依据。  相似文献   
130.
将马尔可夫判决过程和智能强化学习算法相结合,给出了异构无线网络环境下用户业务偏好评估模型的技术框架。为动态环境下用户需求的感知、量化和适配特征的研究提供了基本的数学描述,对解决用户体验的评价问题和业务与业务环境的适配问题提供了新的研究思路。仿真结果表明所构建的MDP模型能够在多状态条件下学习用户偏好,根据用户需求智能选择业务。  相似文献   
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