基于AHP与熵权的舰艇编队信息作战能力模糊综合评估

在确立了舰艇编队信息作战能力评估指标体系的基础上,运用AHP和熵权法,得到评价指标的综合权重.通过模糊综合评判,得出综合评判总分.以某舰艇编队的信息侦察处理能力为例进行综合评估.最后通过进一步研究分析,构建了一种数学模型,用于找出影响舰艇编队信息作战能力的薄弱指标.     

熵权TOPSIS法的地面防空兵混编集群战斗部署方案优选

地面防空兵混编集群战斗部署是其遂行防空作战任务的关键,在诸多部署方案中选取最优是一项重要而复杂的工作.通过计算熵权得到原始数据的权重,并与TOPSIS法相结合进行定量分析,降低决策的主观性,并使作战方案决策更科学合理,通过在方案评估中使用逼近理想解的排序方法得出优选结果,具有较高可信性.     

基于TOPSIS的战区高层反导威胁评估

在分析战区高层反导威胁评估特点的基础上,建立了以来袭TBM发射点、预测落点、射程等为核心的战区高层反导威胁评估模型指标体系并进行了相应的量化,然后利用基于熵值权重确定的TOPSIS理论对模型进行求解。通过实例证明所提出的战区高层反导威胁评估模型和算法的有效性,对研究美军的战区高层反导武器系统具有一定的借鉴意义。     

基于层次熵模型的弹道导弹威胁评估

针对传统威胁评估方法以定性评估为主、结果可信度较低的不足,引入定量评估和决策模型,将层次分析法与决策中的熵技术结合,建立层次熵决策模型,由层次分析法确定各指标权重,用熵技术对所得权重进行修正,得到威胁排序结果.结果表明,此方法提高了威胁排序的可信度,对反导作战有一定的指导意义.     

舰空导弹设计方案评价

舰空导弹设计方案评价是一项复杂的系统工程。因其涉及到的因素众多,有些因素易于量化,有些因素难以量化,往往给决策者带来诸多困难。在建立舰空导弹设计方案评价指标体系的基础上,采用熵权法和理想点法相结合的方法对舰空导弹设计方案评价问题进行研究,以期降低决策的主观随意性,使决策更加科学合理。     

PCA和ICA的舰船尾流后向散射光信号检测

水体的后向散射光信号是舰船尾流后向散射光信号检测的常见干扰,由于其在频域十分接近且信号强度大于尾流信号,因此严重影响了有用信号的提取。针对这一问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的尾流散射光信号检测方法。首先使用主成分分析对采集的散射光信号进行降维,去除冗余成分,之后使用基于负熵的F astICA算法对数据进行处理,分离了水体和舰船尾流的散射光信号,通过实验验证了该算法的有效性。     

战场态势及态势估计的新见解

为理解战场态势本质,从信息交互角度,结合耗散结构理论对战场态势和态势估计进行了全新诠释.提出战场态势本质是战场信息的有限“无序”呈现,将其视为能够出现“有序”状态的动态开放系统.由此指出态势估计即分析理解各种战场信息,利用已有知识减小战场态势熵;同时指出态势估计的研究重点是战场态势内、外交换熵.最后介绍了新的理解下态势估计的理论基础——Brusselator模型,指出了通过建立影响战场态势熵的指标体系对战场态势进行量化分析的技术途径,并说明了计算战场态势正、负熵的方法及其是否形成耗散结构的判据.     

基于云模型的航空装备维修保障能力评估

针对航空装备维修保障能力评估问题,在把握航空装备维修特点和系统分析影响因素的基础上,构建了以信息化优势为主导的航空装备维修保障能力评估指标体系;提出一种基于AHP的改进熵值法确定各级指标权重,有效融合了主客观信息;引入云模型原理,将不确定性因素转化为定量化数字特征,开展基于云模型的航空装备维修保障能力评估。实例表明,该评估方法能够科学、准确地评估航空装备维修保障能力,具有可行性和有效性。     

基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断

针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。     

无人机的侦察路径规划

交叉熵算法具有快速准确的特点,在理论研究和实际应用中占有很大的优势.交叉熵算法不仅应用于稀疏网络评估,还可以进行组合优化和模式识别等诸多方面.利用交叉熵算法对无人机的侦察路径进行优化,并根据长航时无人机的自身特点,在约束条件下,对无人机侦察航路进行了路径规划,同时利用实例模拟计算对交叉熵算法进行了验证,取得了满意的结果,在计算过程中展示了交叉熵算法在运算中的鲁棒性和时效性.