一种可调控的申请分配模型及应用

针对分配总量一定情况下的申请分配问题,给出了一种带有决策者意愿的分配模型;讨论了模型中各参数的取值范围,得出了使得模型有意义的参数取值范围;给出了具体的应用案例,通过选取不同的参数得出了不同结果,说明了模型的有效性。     

基于混合属性无监督聚类的作战目标分群

作战体系中目标分群在信息化战争中具有重要意义,能有效提升战场态势分析的输出,提高指挥人员的决策效率和质量.利用复杂网络基本特征量对网络进行定量描述,针对作战目标个体属性数据的多源性和异质性,分数值型属性和分类属性构建了有效的数据预处理算法,设计出融合作战目标的个体属性以及网络邻接关系的相似度模型和基于K-prototype的作战目标分群算法.实验结果表明基于复杂网络模块度的K-prototype算法结果优于现有的HSAPOTDG和GAPOTDG算法.     

一种改进的Mean-shift目标跟踪算法

提出了一种利用多帧图像中目标区域颜色直方图特征信息的Mean-shift目标跟踪算法,该算法以Mean-shift为核心,在对目标模板建立特征模型时,不仅考虑了前一帧的目标区域的颜色直方图,而且将前数帧中目标区域的颜色直方图通过加权一起考虑,从而提高了跟踪的稳定性。     

群体可拓层次分析法在C~4ISR系统效能指标赋权中的应用

指标赋权是C4ISR系统效能评估的重要环节,提出了一种新的指标赋权方法——群体可拓层次分析法(GEAHP),较好地解决了指标赋权过程中多专家意见集结的问题,以及判断矩阵的合理构建和一致性检验问题。描述了GEAHP的基本过程,并通过实例对其正确性进行了验证。