灰色分析法在物流绩效评价中的应用研究

提出了基于灰色关联度的物流绩效灰色评价模型。阐明了灰色分析法进行物流绩效评价的方法,并与文献[1]的方法进行了比较。结果表明灰关联分析方法应用于物流绩效评价是有效的、可行的,且具有分析全面、方法简便、易于计算机实现等特点。     

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.     

舰艇自防御的威胁排序方法研究

威胁评估与排序是舰艇自防御系统必须具备的重要功能。在多指标决策理论的基础上,结合灰色系统理论和逼近理想解方法,提出了灰色逼近理想解的威胁排序算法。首先通过建立舰艇自防御的空中威胁排序指标体系,得到各个指标的隶属度函数,再通过主客观结合的有序二元比较法得到威胁评估指标的权重,最后通过逼近理想解的灰色关联度方法对空中目标进行威胁评估与排序,并研究了分辨系数对威胁排序的影响。通过舰艇自防御防空作战实例证明了算法的有效性和工程实用性。     

一种灰色关联度的改进方法

在回顾和总结已有关联度方法的基础上,提出了一种同时考察评价对象与理想值之间相似性和相近性的综合关联度,包括改进型斜率关联度和近似面积关联度,分别给出了两种关联系数和关联度的计算方法,并详细论述了二者几何关系和量值关系,便于决策者根据不同偏好选取不同权重;该综合关联度满足一致性和规范性要求,经过均值比变换后也可满足无量纲化保序性;最后,通过典型算例验证了方法的有效性。     

边缘信息的红外与可见光图像融合评价

建立能同时结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法是目前图像融合中急需解决的问题之一。以反映人类视觉特性的结构相似度为依据,并结合源图像与融合图像的边缘信息,提出了一种新的图像融合质量评价方法,该方法充分反映了人类视觉系统的特性,可以为不同环境下选择不同的图像融合算法提供依据。通过对红外与可见光图像采用多种不同的融合算法进行融合质量评价,实验表明,评价结果与人眼主观评价一致,是一种实用的、有效的图像融合质量评价方法。     

超视距协同空战协同表现评价模型

针对超视距协同空战中的协同网络表现评价问题,在分析影响超视距空战协同效果因素的基础上,提出协同满意度概念,构建协同满意度评价指标体系。研究了基于二元语义模型的协同满意度评价方法,最后实例验证了评价模型和评价方法的可行性,为有效进行超视距协同空战的训练和管理提供了依据。     

模糊推理方法在无人机编队目标分配中的应用

本文主要针对无人机编队作战中的目标分配问题进行了研究,利用模糊推理理论对定性条件进行了分析,并建立了定性条件的优选决策矩阵,将各个定性条件下的优选决策矩阵进行了合成,给出了不同目标定性条件重要度的相对隶属度关系,最后给出了基于模糊推理的无人机编队作战中目标分配方法的数学模型,并进行了求解。给出的算例验证了模型的可行性和有效性。     

多媒体数据挖掘中数据间的相似性度量研究

聚类是多媒体数据挖掘的重要任务之一,数据之间的相似性度量是聚类的基础和前提。多媒体数据的特征矢量通常都是数十维甚至数百维的,但传统的相似度量方式一般只适用于低维数据。在分析高维数据特性的基础上,提出了一个新的度量方式。通过使用一个特定的策略对原始数据空间进行网格划分,该方法较好地避免了噪声数据对高维数据相似性度量的影响。实验证明此方法是有效的。     

应用知识推理的防空兵射击指挥辅助决策模型

针对现代空袭方式的新特点,提出了应用知识推理的防空兵射击指挥辅助决策模型,在已经研究比较成熟的模型算法的基础上进行了改进,并将人工智能的知识推理引入辅助决策.定量计算与定性分析相结合,为解决防空兵射击指挥这种半结构化问题提供了新的思路.     

平台式惯导系统初始对准最佳可观性分析

首先应用线性系统的奇异值分解理论对静基座初始对准的可观性及可观度进行了深入地分析.给出了不同奇异值下系统状态可观性状况的直方图,并且计算出不同状态组合时系统奇异值的大小及对可观性的影响.理论分析表明选取(△)N、(△)E、εE为不可观测时,系统的估计效果最好.其次采用卡尔曼滤波器对可观阵的秩为7的三种状态组合进行最优估计,仿真结果验证这种论断的正确性.最后从误差分析的角度阐述了这种论断的合理性.