基于粗糙集理论的武器系统效能评定

简述了各种武器效能评定方法。建立武器参数效能模型,首先要挑选特征参数,这里采用知识约简方法选择武器的特征参数。利用神经网络理论建立了参数效能模型,武器系统的效能与武器特征参数的关系可通过神经网络的阈值和权值得到体现。通过实例对神经网络法与指数法所得的结果进行了比较,结果表明神经网络法比指数法精确。     

一种基于VPRSM的辐射源模糊识别方法

为解决辐射源识别的问题,研究利用变精度粗糙集模型来确定辐射源识别特征权值的方法。由概念的正域中对象类的条件属性的描述,得到该概念的充分条件,并依据知识间的依赖性作为所要考虑的因素来获取特征权值,同时结合模糊集理论,提出一种基于变精度粗集特征加权的辐射源模糊识别方法。最后将此识别方法模型应用于雷达辐射源用途识别,仿真实验及其结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于满意决策的多UAV协同目标分配方法

目标分配是UAV自主控制的重要问题。提出了基于满意决策的多UAV协同的目标分配技术,为解决多UAV协同的目标分配问题和多机场起飞的UAV编队配置问题提供了一种新颖而有效的方法。重点对其中的满意集计算、联合满意度、拒绝度和选择度的建立和计算等关键问题进行了讨论。以压制敌防空火力任务为背景对该方法进行了仿真,并将本文提出的方法和其他方法做了比较,仿真结果表明基于满意决策的多UAV协同的目标分配方法在效率上有明显优势。     

基于FCM与粗糙集的连续数据知识挖掘方法

对连续数据知识挖掘可采用模糊C均值聚类将其离散化,再应用粗糙集进行约简.文中针对该过程中样本数据离散化后出现多个聚类中心隶属度值较接近的情况,提出了隶属度重叠度的方法来扩展对应离散类别的选取.离散类别确定后再应用粗糙集理论对其进行知识挖掘,可得到连续数据的本质特性.此方法应用于汽轮机轴系振动数据的知识挖掘.与采用最大隶属度确定对应类别的方法相比,该方法不影响对连续数据的知识挖掘,并能真实反映连续数据的特性.     

基于粗糙集和神经网络的联合模式识别系统

提出了一种划分属性离散区间的新方法.针对这种划分,提出一种约简和去噪的方法.随后,建立了粗糙集和LVQ神经网络的联合模式识别系统.最后,比较了用该系统和仅用神经网络进行识别的效果,证明了该方法的有效性.     

Vague物元及熵权的空袭目标威胁评估

为了应对防空反导作战需求,提出了一种基于Vague物元及熵权的空袭目标威胁评估方法。建立了空袭目标威胁评估复合Vague物元的概念,提出了一种新的将复合Vague物元转化为适合度物元的排序函数,使复合Vague物元便于量化处理,并运用熵权法客观地计算出了各空袭目标属性的权重,根据空袭目标威胁评估物元与正负理想物元的相对贴近度最终得到了目标威胁程度的排序。实例分析验证了该方法的实用性和有效性。     

基于ePCANS模型的C2组织本体建模方法

指挥控制(C2)是战场的核心,现代C2组织既要能支持网络中心行动,还要能支持"计算战",因此建立C2组织的高层概念框架和一致的知识表达框架是C2组织研究的核心问题。对PCANS模型进行扩展,建立了C2组织高层概念模型——扩展PCANS(ePCANS),以ePCANS模型为基础,提出了C2组织本体的概念体系,并研究了C2组织本体建模方法。研究成果对C2组织的概念与应用研究具有重要的参考价值。     

粗集支持向量机的战斗机空战效能智能评估

根据现代空战特点,选取了战斗机的空战效能评估指标集,并采用粗糙集理论对指标体系进行约简,提取对空战效能影响起关键作用的特征参数,消除冗余信息,减少了支持向量的维数。支持向量机(SVM)具有结构简单、全局最优、泛化能力强的优点。根据所提取的特征参数,文中提出采用回归型支持向量机(SVR)建立空战效能智能评估模型。并通过实例与指数法和BP神经网络法计算结果进行了比较,验证了该模型的可行性和有效性。     

非线性组合序列的差分分析

针对非线性组合流密码的设计特点,结合明文编码与统计特性,分析了密文序列的差分性质,提出了攻击非线性组合序列的差分攻击算法。利用该算法,最后给出了攻击实例。     

协同空战的最小共享信息集

首先提出了最小共享信息集的概念。然后 ,提出了作战飞机的智能系统模型。从它入手 ,分析了协同空战的信息 ,提出了确定协同空战的最小共享信息集的事件法 ,并应用信息论证明了事件法的确能够减少通信的信息量。在上述基础上 ,确定了超视距空对空协同作战的最小共享信息集 ;仿真结果验证了它的合理性