军队资产管理效益评价指标体系与模型构建

军队资产管理效益评价过程中,通过构建评价指标体系,选择构建单目标线性规划模型和优属度优化模型,并运用灰色关联分析方法对数学模型进行求解,是一种行之有效的方法。通过灰色关联分析方法求解数学模型,可以得到各个属性的权重值和模型的最优解向量,即各个待评价方案的决策值,据此可知各方案的军队资产管理效益的高低和一段时间内单位资产管理效益变化的趋势。     

雷达情报信息系统维修备件储备模型

装备维修备件储备量的确定是进行备件科学管理的关键.依据雷达情报信息系统两级备件保障系统结构,对备件的储备量进行科学分析,建立了可修复备件和不可修复备件储备模型.通过算例分析,表明该方法在满足需求的前提下能够合理确定备件的储备数量,并能有效预测备件需求的变化情况.     

软件构件可靠性与费用分配最优模型

针对软件构件可靠性和费用分配问题,给出一种可靠性和费用分配最优模型。文中将软件系统可靠性定义为软件构件失效密度、操作剖面、构件使用矩阵以及软件无失效运行时间的函数,描述了费用最优模型的建立和利用非线性规划理论求解模型的步骤,有效地处理了带有复杂计算的目标函数和约束条件的可靠性和费用最优分配问题。计算实例表明,利用该模型进行可靠性和费用分配是可行的。     

基于TSMD-SVM-HMM的机内测试智能降虚警方法

机内测试虚警问题是影响系统完好性和使用保障费用的重要因素。针对环境因素导致的虚警问题,设计了时间环境应力测量装置,应用支持向量机的小样本学习优点,建立虚警与环境因素的关联关系,应用隐马尔可夫模型的连续动态信号处理能力,描述系统长期工作历程中虚警的发生规律,提出了基于时间环境应力测量装置-支持向量机-隐马尔可夫模型的机内测试智能降虚警方法。最后,在某型直升机航向姿态系统上进行了应用与验证,试验结果表明:该方法有效识别出了机内测试的虚警。     

一种支持向量机增量学习淘汰算法

针对大规模数据集的分类问题,支持向量机的训练成为一个难题。增量学习是解决这一难题的思路之一。分析了新增样本加入训练集后支持向量集的变化情况,提出了一种基于密度法的支持向量机增量学习淘汰算法,淘汰了对最终分类无用的样本,在保证测试精度的同时减少了训练时间。实验仿真证明这种算法是有效的。     

基于动力学模型的有源假目标鉴别方法

针对导弹防御中可能出现的有源假目标欺骗干扰,从雷达数据处理的层次上进行了真假目标鉴别研究。利用自由段有源假目标与实体目标在动力学模型上的本质差异,提出了动力学模型匹配系数的概念,推导出理想条件下的动力学模型匹配系数的解析表达式。在弹道目标跟踪的基础上设计了有源假目标鉴别算法。结合中程弹道,进行了真假目标鉴别的计算机仿真实验。实验结果表明,所提算法能有效鉴别有源假目标。     

基于AR模型和K—L变换的中医脉象聚类分析

针对直接利用时域波形识别中医脉象准确率低的问题,提出了一种基于 AR 模型和 K-L 变换的脉象模糊聚类方法。首先对脉象样本作8阶 AR 模型拟合,模型系数构成样本的特征集,其次采用 K-L 变换对特征集进行了压缩,最后利用 F-PFSR(Fuzzy Pseudo F-Statistic Ratio)聚类法对临床实测的40例脉象样本进行了聚类分析。实验结果表明,该方法的聚类准确率平均为85%。     

用毁伤概率指标优化二点源诱饵系统布阵

两点源诱偏系统是应用有源干扰的方式,利用反辐射导弹(ARM)本身的缺陷来对反辐射导弹的导引头进行干扰,从而达到保护主战雷达目的的一种有源干扰系统。主要从反辐射导弹的基本原理和有源诱偏的概念入手,对两点源诱偏系统进行理论推导、数学建模、布站设想,后引入毁伤概率指标对各种布站方式进行分类、仿真,对每一种仿真结果进行分析、评估,再把各种分析结果加以比较,从中找出最佳的布站方式。最后利用以上的分析结果,得出几点有用的结论。     

重视空间环境条件对航天器的作用

空间环境条件对地面航天器发射和空间航天器系统运行有很大影响。为了减少空间环境对航天器的影响作用,必须重视航天器的空间环境可靠性设计、空间环境试验以及空间环境保障。提出了在航天器设计、飞行试验与运行过程中,必须考虑可能带来影响的空间环境条件因素。     

一种快速确定导弹火力需求量的方法

快速火力需求分析是武器装备使用与保障所面临的重要问题.基于打击单目标情况,首先引入毁伤概率作为导弹火力需求指标,提出了考虑射程影响时的3种CEP快速计算模型,并利用概率论与飞行器试验统计的相关知识建立了一套比较完善的确定导弹火力需求量的方法.最后的计算结果表明该方法是行之有效的.