武器系统模糊寿命周期费用模型

武器系统的寿命周期费用建模较多采用参数法,而参数法中最常用的是最小二乘回归.考虑费用统计数据的模糊性,提出用模糊最小二乘回归来建立武器系统模糊寿命周期费用模型,并结合实例对武器系统寿命周期费用进行了分析.结果表明,这种方法能达到令人满意的拟合精度,具有实用价值.     

舰艇编队对空防御火力分配评价模型

未来高技术条件下水面舰艇编队防空作战能力是其生存能力的关键因素.对舰艇编队防空来讲,进行硬抗击的武器主要是舰空导弹和舰炮两种,如何合理地利用这些武器,最大地发挥舰艇编队的防空作战能力,成为舰艇对空防御作战研究的一个重要课题.结合舰艇编队对空防御的实际情况,利用模糊数学的方法,建立了舰艇编队对空防御火力分配方案的模糊综合评价模型.     

整环上不定方程组的通解公式及其应用

借助Z上矩阵A∈Mm×n(Z)的标准形式D=VAU=diag(d1,d2,…,dq,0,…,0),得到了整环上不定方程组AX=B的通解公式以及矩阵初等变换法.     

模糊逻辑系统在船舶风险评估中的应用

为了合理进行船舶风险评估,提出了一种基于模糊逻辑系统的船舶风险评估方法.根据模糊逻辑系统的基本原理,建立了船舶风险评估的模糊逻辑模型;按照国家标准、规范,并结合经验建立了风险指标的模糊集合、风险矩阵及模糊规则,然后进行了模糊推理,得到了系统的风险等级,并制定了预防风险的措施.以某艇消防系统的风险评估为例,证明了其能够合理地评估出系统的风险,可为决策提供参考.     

战时装备调配保障决策模型构建研究

分析了战时装备调配保障决策的特点,运用模糊聚类分析法对装备调配保障对象进行了分组和优先级排序,以此为基础,运用目标规划法构建了战时装备调配保障决策模型,最后,通过实例验证了模型的可行性和有效性．     

模糊推理在软件维护性评估和预测中的应用

摘要：在基于活动的质量模型维护性分析方法基础上,对贝叶斯方法进行了扩展,将模糊推理技术与现有的贝叶斯方法进行比较,开发了一个基于模糊推理的系统来对软件维护性进行量化评估和预测,描述了模糊技术在维护性评估和预测准确度方面的优势．     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

基于结构加权的海面编队预定目标选择方法

海面目标运动和编队阵型的约束特性,使得通过对装订阵型和末制导探测阵型进行点集匹配来选择预定目标成为一种有效途径。但当编队目标释放干扰时,会引起阵型结构发生局部变化,导致目标选择性能恶化。本文基于反舰导弹目标选择需求,分析了传感器导航和探测误差、装订信息误差、编队目标运动和释放干扰等因素所引起的位置点集变形,通过利用阵型中未污染的结构信息,提出了基于几何散列法和结构加权平均Hausdorff距离的编队预定目标选择方法。理论分析和实验结果表明,该方法不受传感器导航误差和编队目标整体运动的影响,在编队存在冲淡干扰时能有效提高目标选择能力。     

基于WSN的目标探测与分类算法

针对WSN监测系统的目标检测与分类问题,提出一种基于直觉模糊推理(IFR)的多源数据融合方法。由模糊推理的思想,设计各状态变量的属性函数。根据目标声强变化和引起的地磁场变化的模型,设计模糊推理规则,并检验了所建规则的合理性。理论分析与仿真结果的对比表明算法能准确地对目标进行分类,且运算量小,适用于计算能力较弱的WSN节点。     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。