军事欺骗战法分析的数学方法-应用*

针对军事欺骗战法定量分析困难的问题,采用基于贝叶斯统计推断和博弈均衡分析的数学方法,在理论上为解决此难题提供了一种可行的方法.该方法首先定义基本概率矩阵,然后根据贝叶斯原理为交战双方构造用于统计推断的主观概率矩阵,并在由两个主观概率矩阵元素构成的偏序链与实施军事欺骗机会之间建立对应关系,再将此关系推广到基本概率矩阵,即是否存在实施军事欺骗的机会将由基本概率矩阵元素构成的偏序链决定.对理论成果的初步应用表明:通过分析由战场情报信息构成的基本概率矩阵的偏序链,可以科学地运用军事欺骗和反军事欺骗战法.     

一种组合预测模型及预测值的模糊分级

基于多元线性回归模型及ＧＭ（１，ｎ）模型，给出了一种组合预测模型，进行了组合预测的精度分析及预测值的等级分类，并讨论了其在实际问题中的应用．     

作战油料需求预计不确定性因素及误差分析

当前各种油料需求预计单纯地追求表面精确而忽视实有误差,重静止轻动态,脱离了作战保障实际。从技术、勤务和战术结合的层面,将油料需求预计不确定性因素归结为油料消耗标准本身、计划与实际运用差异、影响油耗的自然因素考虑不同、作战任务理解判断差别四点,并对各自的误差范围进行了粗略分析。提出的不确定性因素及误差范围界定,有助于引发人们对作战油料需求预计新的思考,提高油料勤务理论研究和实践能力水平。     

灰色灾变与回归分析法的航空装备不安全事件预测

为提高航空装备不安全事件的预测水平,减少事故造成的人员和财产损失,将灰色灾变与回归分析方法有机结合,提出一种航空装备不安全事件的组合预测方法。该方法先从数据中找出灾变点(灾变发生的日期),通过建立这些灾变点的灰色灾变模型预测未来灾变点,再对这些灾变点上的值构建灰色预测模型,计算出未来灾变点的灾变值;而对于非灾变点,可建立合适的回归分析模型进行预测。为验证其可行性,在某飞行训练基地的航空装备不安全事件频数的数据基础上,建立了灰色灾变回归组合预测模型,结果表明,模型对2001年~2004年预测的相对误差平均控制在6.87%以内,所建立的组合模型,能够比较客观地反映航空装备安全的未来实际状况。     

基于高斯和粒子滤波的AUV水下地形辅助导航方法

针对自主式水下无人航行器(AUV)长时间潜航时的精确导航定位需求,以多波束测深系统为水下地形测量设备,提出一种基于贝叶斯估计的AUV水下地形匹配导航模型。针对贝叶斯滤波后验概率密度函数的求解问题,用高斯混合密度函数近似状态的后验概率密度函数,提出了基于高斯和粒子滤波的水下地形匹配导航方法。基于多波束测深数据的回放式仿真试验表明,提出的方法可以有效近似地形匹配的贝叶斯滤波模型,具有良好的实用性。     

多目标数据关联的神经网络方法

数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。     

基于最大后验风险的多层Bayes方法

为了对指数型产品进行可靠性鉴定,首先给出了失效率的多层先验分布,然后从最大后验风险的角度,运用Bayes方法,制定出可靠性鉴定试验方案.按照此鉴定试验方案,缩短了试验时间,从而降低了鉴定试验所需的费用.     

军事欺骗战法分析的数学方法-应用

针对军事欺骗战法定量分析困难的问题,采用基于贝叶斯统计推断和博弈均衡分析的数学方法,在理论上为解决此难题提供了一种可行的方法。该方法首先定义基本概率矩阵,然后根据贝叶斯原理为交战双方构造用于统计推断的主观概率矩阵,并在由两个主观概率矩阵元素构成的偏序链与实施军事欺骗机会之间建立对应关系,再将此关系推广到基本概率矩阵,即是否存在实施军事欺骗的机会将由基本概率矩阵元素构成的偏序链决定。对理论成果的初步应用表明：通过分析由战场情报信息构成的基本概率矩阵的偏序链,可以科学地运用军事欺骗和反军事欺骗战法。     

GM（1，1）组合优化模型

从影响GM（1，1）模型产生误差的两个主要原因出发，重新选择灰导数，并基于Newton．Cote’s积分公式和相邻最近插值方法构造出GM（1，1）组合模型，提出了求该组合模型参数的计算方法，通过实例验证了组合模型的模拟精度，具有重要的应用价值。