改进的AHP法在目标价值排序中的应用

针对在应用AHP法时,传统的标度法可能导致判断矩阵一致性与思维一致性脱节,进而破坏层次分析法的优选排序功能的问题。首先分析了传统的1～9标度的不足,然后通过引入指数(0,2)标度,建立了满足一致性要求的判断矩阵,改进了层次分析法。最后将改进的AHP法应用于战场炮兵的主要攻击目标价值排序的评估,进一步提高了评估的准确性。     

多输出性能下的重要性测度指标及其求解方法

针对基于马氏距离的重要性测度存在的问题,提出了基于谱分解加权摩尔彭罗斯马氏距离的重要性测度指标,通过构造多输出协方差阵的广义逆矩阵以及谱分解的策略,有效解决了协方差阵求逆奇异情况以及由于未能充分考虑多输出之间的相互关系而导致的错误识别重要变量的问题,克服了基于马氏距离指标的局限性。数值算例与工程算例结果表明:所提重要性测度可以更加准确地获得输入变量对结构系统多输出性能随机取值特征贡献的排序,从而为可靠性设计提供充分的信息。     

离心机试验中惯导平台误差系数辨识方法

针对离心机试验中惯导平台误差系数辨识问题,提出一种6位置辨识方案。建立误差系数辨识的非线性模型,再利用扩展卡尔曼滤波估计误差系数。由滤波中的估值方差矩阵计算各误差系数之间的相关系数,用相关系数分析系统的可观性,并将所有相关系数之和最小作为优化指标,利用遗传算法得到最优的位置组合。仿真结果表明,采用该方案可以有效辨识出惯导平台中与加速度高阶项有关的各项误差系数。     

预冷却引射系统性能一维分析

根据引射器的一维设计理论可知,二次流在进入混合室之前进行预冷降温可以提高引射效率,增大引射系数,但引入预冷器会同时引起流动损失,故需要对引射系统进行性能评估。针对设有预冷器的引射系统,应用一维理论分析预冷对系统性能的影响,重点分析预冷增强效果与流阻减弱效果对引射效率的作用。研究发现:预冷器对引射系统同时带来冷却增强作用和流阻减弱作用,横截面积和换热面积是主要影响因素。预冷器存在临界横截面积,横截面积大于临界值时,换热面积越大,引射性能越高;反之,换热面积越大,引射性能越低。等压混合引射方案比等截面混合引射方案性能高,前者引射系数比后者大60%;预冷却能够有效提高引射性能,尤其是等截面混合引射方案,性能提高可达35.5%。     

一种改进的分数低阶矩协作频谱感知算法

为了提高脉冲噪声下基于分数低阶矩频谱感知算法性能,提出了一种改进算法。针对中值滤波能有效抑制脉冲噪声的特点,该方法先对接收信号进行中值滤波,再进行分数低阶矩频谱感知。仿真分析了在不同广义信噪比、特征指数以及协作用户对感知性能的影响,并与能量检测和分数低阶矩频谱感知方法对比。仿真结果表明,改进的分数低阶矩方法在脉冲噪声下感知性能明显优于能量检测和分数低阶矩检测。并且对不同调制信号均具有良好的适用性。     

基于贝叶斯网络的作战目标评估

在作战指挥决策活动的筹划阶段,对敌体系要害和关键点的分析,当前尚未形成系统方法。针对此问题,利用贝叶斯网络在非精确知识表达与推理领域的优势,提出了综合考虑目标价值、打击难度、打击效果等因素的作战目标评估模型。根据判别贝叶斯网络分类器性能优于生成贝叶斯网络分类器的特点,在经相关领域专家论证的样本数据集的基础上,采取梯度下降法训练得出评估模型各结点条件概率分布。最后,利用Netica仿真软件,经样本数据测试,证明了作战目标评估模型的合理性。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

基于混合数据挖掘模型预测用户流失

用户流失预测问题广泛应用在银行、金融、电信等多种领域。对用户行为进行有效的预测和分析有助于企业的竞争和了解瞬息万变的市场规律。采用3种混合的数据挖掘模型对用户流失问题进行了研究,以形成一个准确高效的用户流失预测模型。这3种模型应用于数据挖掘的两个阶段:聚类阶段和预测分析阶段。在第1阶段中,对用户的数据进行过滤。第2阶段对用户行为进行预测。第1个模型采用了二分k-means算法进行数据过滤和多层感知人工神经网络(MLP-ANN)相结合进行预测。第2个模型采用层次化聚类与MLP–ANN相结合进行预测。第3个模型使用自组织映射(Self-Organizing Maps)与MLP-ANN进行预测。这3种模型预测分析基于真实数据,用户流失率采用3种模型混合计算的方式得出结果并同真实值进行比较。分析结果表明采用多模型的混合数据挖掘模型的数据准确度优于普通的单一模型。     

基于遗传算法舰船装载码头配置方案优化

两栖输送舰船码头装载过程中,如何科学配置装载码头,使得整个装载任务完成时间最短是部队制定装载方案需要解决的重要难题。依据码头装载配置特点和要求,运用军事运筹学多目标规划理论构建装载码头配置规划模型,并运用遗传算法理论和计算机编程工具实现码头配置规划模型的优化解算。从而提高了部队两栖输送舰船码头装载方案制定的科学性和时效性。     

基于组合赋权法的联合作战协同效能评估指标

针对联合作战协同效能评估指标体系不够科学和权重计算方法比较单一的问题,立足联合作战协同的本质特性和作战协同效能评估尺度,通过维度映射构建了包括整体性、精确性、时效性、灵活性和稳定性等5个一级指标、作战行动有序性、力量优势互补程度等10个二级指标的联合作战协同效能评估指标体系。通过构建离差最小组合赋权模型给出了主客观赋权合成的方法,并结合指标体系权重计算验证了方法可行性。