证据推理方法中不完备信息影响因素分析

不确定条件下的不完备信息分析是多属性决策中的主要内容之一,Yang提出的证据推理方法可以较好地处理这类信息。研究了证据推理方法中不完备信息的影响因素,包括规则中的不完备信息,规则的权重以及规则的一致性,并以此为基础分析了评估结果中不完备信息的取值范围,得出了初步结论:评估结果中不完备信息的信度必然小于作为输入的规则中不完备信息中的较大者,但不一定大于其中的较小者。进一步分析了规则一致性的逻辑意义和几何意义,指出规则的一致性实际描述了规则之间的冲突程度。     

基于置信规则库的防空目标意图识别方法

为解决防空反导体系对于目标意图识别中多源信息处理的问题,提出了一种新的防空目标识别方法——置信规则库(Belief Rules Base)识别模型,该方法是基于BRB专家知识系统的自学习方法,可以有效处理多源不确定性信息。同时,为了提高其识别效率,建立了一种与之相匹配的参数优化模型,并选择差分进化算法作为BRB识别模型的优化引擎。此外,在BRB识别模型中,专家意见也被引用到模型的初始化和推理过程中。最后采用一个实例对BRB识别模型的准确度进行验证。研究表明:该方法具有较强的实用性,可为防空反导体系的目标意图识别提供有力支撑。     

基于作战环的导弹作战体系效能动态评估

基于作战环原理,构建了面向作战任务的导弹作战体系模型。建立了作战环模型的动态评估指标,提出了基于权重演化的导弹作战体系作战效能的动态评估方法,通过对导弹作战体系在不同作战阶段的任务和影响因素的动态分析,实现了动态条件下的导弹作战体系作战效能评估和贡献率分析。最后,以M型导弹装备体系效能动态评估为例,对论文提出方法的有效性和可用性进行验证。