基于模糊层次分析法的决策方法及其应用

模糊层次分析法(简称FAHP)充分利用了模糊数学新的研究成果,将层次分析法扩展到模糊环境中去,在多目标决策问题中具有独特的优越性.介绍了模糊层次分析法的基本原理及其数学模型的建立,给出了模糊互补判断矩阵的建立方法,权重公式及一致性检验公式.通过对某型垂直/短距飞行器方案选优排序中的应用分析,证明了该方法在系统方案选优中的有效性.     

作战体系效能分析及关键目标选择模型研究

作战体系效能分析及关键目标选择排序是作战筹划决策的核心环节.考虑对抗性、不确定性以及动态性等因素,提出了体系效能分析以及关键目标选择决策框架,构建了效能分析、目标选择以及优化排序的模型,并给出了相应的求解步骤方法,可为指挥员准确快速评估敌方体系能力、选择打击关键目标提供理论和方法支持.     

基于BP神经网络的空中目标威胁排序

研究了BP神经网络算法对空中目标进行威胁排序的方法.水面舰艇对空防御作战中,舰载平台多传感器系统获得空中目标属性信息不完全,利用BP神经网络建立目标各属性权值的分配模型,通过大量的实例对模型进行训练,可以使所获得的空中目标属性信息得到充分利用,从而得到基本符合战场环境的客观的空中目标威胁排序.     

利用AHP确定决策方案排序的一种改进方法

针对在用AHP法求解权重排序向量时 ,用不同的计算方法导致排序方案不一致的矛盾现象 ,提出了一种在单准则下综合各个排序方案信息的方法 ,使AHP法更趋于完善     

基于规则优化与排序的恶意代码匹配检测

恶意代码已在网络和主机系统中造成了严重的危害,对恶意代码进行有效的检测与防御已成必然。在综合现有一些恶意代码检测技术的基础上,提出了一种基于规则优化与排序的恶意代码匹配检测方法,并对检测系统的整体结构和功能模块进行了详细的描述。运用将面向协议特征变换为面向内容特征进行搜索匹配的思想,减少特征库中规则的条数,改进了特征库中规则的形式化描述。采用规则匹配成功的频繁度对规则在特征库中的位置进行了排序,以减少匹配搜索的深度,提高检测速度,同时对规则的形式化描述进行了相应的扩展。另外,为了获取更好的检测性能,改进了BM算法,通过设计匹配转移二维数组实现了搜索跳转。研究结果证明,该方法可节省时间,算法的效率高。     

基于证据理论的自适应协同方法在打击目标排序中的应用

针对指挥员在选择及对打击目标排序时会产生不同结果,采用证据理论进行了协同。以各指挥员的判断作为证据理论的识别框架,采用证据加权法及对各证据的合成,确定了证据的基本可信度分配,降低了各证据间的冲突,筛选出肯定的证据,达成指挥员决策的自适应协同,实现对打击目标更为合理的排序。     

舰载机回收任务的优化调度算法及仿真

针对舰载机回收过程中,飞行甲板跑道容量的瓶颈问题,比较了几种常见的排序算法,并运用Mat-lab和Lingo软件分别对先来先服务、基于最早到达时刻、滑动窗3种算法进行了计算机仿真。仿真结果表明,滑动窗排序法排序结果最好。最后,指出了滑动窗初始窗口飞机数目和移动步长对算法复杂度和排序结果的影响。     

改进AHM-TOPSIS的智能化雷达信息处理性能评估方法北大核心

针对智能化雷达信息处理性能评估需求,从雷达信息处理包含的目标检测、目标识别和剩余杂波抑制3种技术着手,构建了智能化雷达信息处理性能评估指标体系。使用评分标度替代比例标度对属性层次模型进行改进,通过改进后的属性层次模型对指标体系进行赋权。在评估模型中引入灰色关联分析法,使用灰色关联系数替代欧式距离,利用改进的逼近理想解排序法对不同方案的智能化雷达性能进行排序,筛选出最优的智能化雷达技术方案。通过智能化雷达的工作数据验证了该方法的有效性。     

多机空战目标威胁评估算法

首先介绍了几种现有的多机空战目标威胁评估方法 ,并对它们的应用进行了分析 ;在此基础上 ,提出了一种综合目标空战能力和空战态势的威胁评估算法 :威胁指数法 ;最后给出了具体算例 ,计算结果表明 ,威胁指数法可以全面、有效地完成多机空战中威胁评估和威胁排序的计算。