新颖的冗余节点无线传感网能量感知分簇算法

针对一类具有冗余节点的无线传感网,提出了一种新颖的能量感知的动态分簇算法NEAC。它基于动态分簇路由机制,根据节点分布密集程度簇内分布一定数量的休眠节点,在数据传输阶段,这些休眠节点不感知和发送数据,当簇首节点的能量消耗达到一定阈值后需要重新轮换簇首,它们被唤醒并根据休眠节点和簇首轮换机制实现快速簇首和休眠节点选举以平衡节点间的能耗。仿真结果表明,与典型的分簇协议相比,NEAC能够更好地平衡节点的能耗,获得更长的网络生存期。     

信息化战场中基于智能体聚类的信息处理

研究了信息战条件下信息的处理问题,通过分析信息化战场条件下战场环境和人员的特点,提出了一种基于智能体聚类的信息处理方法,通过该方法来实现战场信息的通信、传输、交换从而协助指挥员决策。该方法的特点是可以根据战场的环境进行聚类,降低了信息的复杂度从而保证及时有效地传递消息。该方法通过智能体平台实现,具有一定智能性并减少了指挥员的决策难度,对指挥自动化而言是一个很好的实例。     

基于运动参量的战斗实体模糊聚类方法

战场范围扩大、战斗实体位置疏散使得按照位置进行聚类的方法可信性降低。担负同一作战任务的若干战斗实体往往因保持队形的需要而具有相似的运动规律,因此,使用实体位置、速度、加速度等运动参量进行模糊聚类能够克服位置疏散带来的聚类困难。对实体的运动参量进行归一化,建立模糊等价关系矩阵,根据需要选择适当的截集水平进行聚类,得到不同级别建制的聚类结果。经实验数据检验,该方法能够取得满意的聚类效果,辅助各级指挥员对战场态势进行分析和评估。     

基于灰色聚类的多机种保障装备保障能力评估

随着多机种作战成为空军作战的主要方式,对地面保障装备的保障能力提出了更高的要求,保障能力的好坏直接关系到作战任务的完成与否。通过对多机种保障任务进行分析,建立了多机种保障装备保障能力评估指标体系,采用层次分析法确定了各指标的权重,运用灰色聚类的评估方法对多机种保障装备的保障能力进行了评估,并结合实例,验证了该方法的有效性,为保障能力的提升提供了参考依据。     

VNS和SA相结合的指挥控制资源部署

针对指挥控制资源部署问题,引入任务复杂度来定义决策实体的工作负载,并建立以最小化决策实体工作负载的均方根为目标的优化模型。针对传统的层次聚类法容易陷入局部最优,提出了一种变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)和模拟退火(Simulated Annealing,SA)相结合的具有全局性的求解方法,使用VNS进行全局寻优,使用SA对VNS中的邻域进行局部寻优。最后通过一个联合作战案例的平台调度方案,验证了所提方法的优越性。     

备件保障效能动态评估方法

针对目前效能评估方法多重视效能指标的静态观测值，对时序状态数据所蕴含的趋势信息关注较少的缺点，提出基于灰色聚类-粗糙集和集对分析的备件保障效能动态评估方法。针对主客观赋权方法各自的优缺点，引入依赖度和重要度的概念，建立灰色聚类-粗糙集组合赋权模型；将指标权重引入集对理论，提出集对同势、均势和反势的定义，描述备件保障效能的变化规律，构建基于马尔可夫链的集对分析动态模型。实例分析结果表明，该方法可以有效反映备件保障效能的动态变化特征，为决策者制定备件保障长期计划提供科学依据。     

基于对抗演练的坦克单车成绩评定方法

为合理评定坦克分队对抗演练过程中各单车的操作技能,基于各单车在对抗过程中的相关数据特征,运用模糊聚类算法对单车对抗水平进行聚类分析,得出了各单车的等级评定成绩。提出了一种改进的ReliefF算法,将其差异明显、差距较大的属性特征分离,为坦克单车以及分队找出差距、制定日后训练重点提供了重要依据,并通过一实例阐明了此方法的实现步骤,验证了此方法的科学合理性。     

战场目标情报的模糊聚类分析与Excel实现

为有效地对战争目标情报进行快捷、准确地分析处理,从而确定目标区域战场价值程度,以炮兵某次进攻战斗为战术背景,将敌防御区域按照目标分布特点划分为12个小区域;再根据目标的属性和打分原则,运用打分法分别求出各个小区域的综合得分情况;最后采用模糊聚类分析方法和Excel应用软件对其价值进行分析评估,依据模糊聚类结果从而确定重点区域,为指挥员和决策机关制定正确的策略提供科学的依据。     

HOUGH变换与航迹关联

在雷达情报自动化处理过程中 ,无论是集中方式还是分布处理方式 ,都要进行航迹关联 ,即要识别哪些航迹源于同一目标。利用 HOUGH变换方法 ,将航迹映射到参数空间进行聚类 ,从而达到航迹自动综合的目的。仿真实验表明 ,这种方法是行之有效的。     

基于单一聚类方法的航空器相撞HFACS诱发模式分析

为了有效防控航空器相撞事故的发生,保证航空系统安全、有序和高效运行,提出一种基于单一聚类过程的人为因素分析分类系统(HFACS)诱发模式分析方法。在该方法中,首先,根据航空器相撞的具体特点建立了HFACS。然后,利用HFACS对发生的航空器相撞事故/事故征候进行量化,构建历史信息的数据表。最后,采用单一聚类方法对得到的数据表进行诱发模式分析,识别出重要的诱发模式及模式中包含的重要影响因素,并据此提出防相撞的管控措施。实例分析表明,所提出方法的实现过程简便,定性定量结合,形式易于理解,分析结果也更加贴近实际,对于提升防相撞的管理和决策水平,防范航空器相撞及减少造成的损失具有重要的实用价值。