一种基于证据间距离和信息熵的证据组合方法?

针对改进的基于证据间距离的组合方法，首先计算证据间距离并求出各个证据的支持度和可信度，选取支持度高的作为较可信证据，其次引入证据信息熵，计算修正系数，对这些证据的可信度进行修正，将可信度作为权重，进行证据的加权平均，再利用Dempster组合规则对所有证据进行融合。算例表明，该方法比现有的方法更加有效。     

海洋环境监测平行系统优化融合

多个海洋环境监测系统之间存在的功能冗余导致资源浪费和不必要的资金投入,因此应将各个系统优化融合成有机整体来节约海洋环境监测的资源和成本。将海洋环境监测系统按照功能划分为不同的模块,在线性规划融合的基础上引入熵方法,以成本和效能指标为主要对象,通过合理分配,在确保系统优化融合后监测能力不降低的同时,尽量减少建设成本。     

军用航空机务维修人员安全知识结构评价研究

随着军用航空装备复杂性、安全性的提升,对广大机务维修人员安全知识结构提出了更高的要求。以某机务部队现状为依据,研究航空机务维修人员安全知识结构评价问题。利用工作分析法对航空机务维修人员的工作进行了深入分析,建立了航空机务维修人员安全知识结构指标体系,通过构建基于熵权的改进BP神经网络模型对建立的知识体系结构进行评价。以某单位实际调研数据为基础,利用MATLAB仿真实现了模型的训练和测试,对机务维修人员的安全知识结构进行量化分析,为机务人员的安全知识能力培养提供决策依据和参考。     

基于偏差熵的专家聚类赋权方法

在群决策专家聚类赋权过程中,可能出现专家给出的判断矩阵一致性比率与排序向量信息熵都相等但专家意见不同,却被赋予了相同权重的情况。针对上述问题,提出一种基于偏差熵的专家聚类赋权方法。该方法采用聚类分析的思想,基于比例构建相似系数,实现对专家群的分类;引入专家判断矩阵的一致性权重,并综合类容量构建权重指标来反映类别间的差异,确定专家类间权重;最后,在各专家类中建立偏差熵模型,依据类中专家达成一致性意见的贡献程度确定专家的类内权重,并得到专家的总体权重。具体算例表明,该方法可行有效。     

一体化联合作战指挥决策节点提前工作时间研究

分布式联合决策可缩短系统决策时间,提高决策质量.运用分布式联合决策,其关键点之一是确定各流程节点的工作开始时刻.依据影响分布式联合决策各节点开始工作时刻的主要因素是上下节点间传递的信息的特点,引入了信息熵的概念,通过一定的阈值来确立分布式联合决策系统中各节点的开始决策时刻.利用Bernstein多项式建立了分布式联合决策开始时刻数学模型,给出了求解该数学模型的方法,指出了该模型应用于实践的思路.     

基于单类集成分类器的JPEG通用隐写分析

针对JPEG图像通用隐写检测问题,提出了一种基于单类集成分类器的新方法。算法提取图像DCT块内、块间和小波层内、层间的共生特征以及小波子带系数的直方图特征对图像进行描述,并计算检测图像及其原始估计图像所提共生矩阵和直方图分布的对称交互熵作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,利用bootstrap方法构造载体图像训练子集,分别进行单类训练得到数个基分类器;最后,将基分类器的分类结果按多数投票法进行融合作为单类集成分类器的分类结果。实验结果表明,单类集成分类器能显著提高算法的检测效果,而且,本方法相比基于多超球面OC-SVM分类器的单类隐写分析方法,具有更高检测率。     

利用极大值原理求解飞行器飞行区域

利用现代最优控制理论极大值原理 ,考虑给定约束条件下所有可能的控制方案 ,确定了一定时间内飞行器飞行区域。     

网络空间联合反恐作战信息共享能力分析与评估?

在网络空间联合反恐作战信息共享能力构成框架的基础上，分析了信息共享能力生成的相关要素及其内部关系，并利用信息熵理论建立了信息共享的时效熵、质量熵、成本熵模型。通过对传统树形链状和新型网状循环两种信息共享模式进行仿真分析，为不断提高信息共享能力进行了有益探索。     

基于VIKOR法的同类型装备集中采购评标模型研究

为了提高同类型装备集中采购效益,构建了同类型装备集中采购评标指标体系,综合运用熵权法和VIKOR方法,建立了同类型装备集中采购评标模型。应用实例结果表明,该模型可以用来对投标单位评估,并较精确地展现投标单位的技术和经济实力,为评标提供科学的依据。     

Statistical analysis of exponential lifetimes under an adaptive Type‐II progressive censoring scheme

In this article, a mixture of Type‐I censoring and Type‐II progressive censoring schemes, called an adaptive Type‐II progressive censoring scheme, is introduced for life testing or reliability experiments. For this censoring scheme, the effective sample size m is fixed in advance, and the progressive censoring scheme is provided but the number of items progressively removed from the experiment upon failure may change during the experiment. If the experimental time exceeds a prefixed time T but the number of observed failures does not reach m, we terminate the experiment as soon as possible by adjusting the number of items progressively removed from the experiment upon failure. Computational formulae for the expected total test time are provided. Point and interval estimation of the failure rate for exponentially distributed failure times are discussed for this censoring scheme. The various methods are compared using Monte Carlo simulation. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2009