基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.     

基于证据组合的直觉模糊群决策方法

对于属性权重已知,属性值以直觉模糊值形式给出的多属性群决策问题进行了研究,提出了基于证据理论的直觉模糊群决策方法。首先在计算直觉模糊值相似度的基础上,并考虑专家的信任度,给出了专家基本概率分配函数的计算方法。然后基于证据组合理论合成对单个属性以及综合属性的决策群体基本概率分配函数。通过计算方案效用值,来进行方案的排序。通过一个算例说明了该方法的有效性。     

基于D-S证据理论的炮兵战场目标价值分析*

针对如何依据目标情报资料和作战任务需要合理评估战场目标的价值,选择需要射击的目标和确定优先顺序,建立了战场目标价值评价体系,提出了一种运用D-S证据推理理论对炮兵战场目标价值进行分析的新途径,该方法运用D-S证据组合公式对目标繁杂、不确定信息的融合,能够很好地消除目标信息的不确定性,从而将具有主观不确定性信息的目标价值分析问题转化为普通的确定性决策问题。通过实例证明了方法的有效性。     

对未知复杂体制雷达信号融合处理算法北大核心

针对算法对缺乏数据库的未知复杂体制雷达信号不能有效的进行融合处理的问题,提出了一种对未知复杂体制雷达信号融合处理算法。该算法首先进行实时建库,然后计算各参数的相似度,再利用D-S证据理论依次对信号各参数相似度和对各信号进行多层融合处理,最后合并完善信号。仿真实验表明该算法可较好对未知复杂体制雷达信号实现融合,处理有效率高,在大样本个数能保持稳定的处理有效率,且耗时较少。     

基于AHP-PCR5的多传感器目标识别

目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。然而由于DSmT理论融合结果分类精细而不利于判决,需要将某些分类结果进行重新分配。层次分析法(AHP)包含不确定知识矩阵,生成基本信度分配函数。基于此提出AHP-PCR5方法进行证据高度冲突情况下多传感器综合目标识别,不仅提高识别精度,降低识别过程的不确定因素,同时引入折扣系数灵活处理识别过程中具有不同可信度的多传感器融合问题。     

D-S证据理论应用中的一种验证方法

D-S证据理论是一种比概率论确定性弱的不确定性理论,它能将"不知道"和"不确定"两个认知学上的主要概念区别开来,在多传感器数据融合中具有广泛的应用前景.D-S证据理论在实际应用中却存在一个困难,当目标的个数较多时,需要计算的项数太多,容易造成漏项,引起计算错误.提出了一种确定计算项数的算法,作为验证计算结果的必要条件,并通过图解的方法找出需要计算的项.     

基于云模型和证据理论的现役装备改进方案评价

针对部队现役装备改进方案影响因素复杂,评价方法不够系统全面,评价过程具有模糊性、随机性和不确定性等特点,提出了将云模型与改进证据理论叠集优化的现役装备改进方案评价方法.根据作战目的和任务要求,构建了装备改进方案指标体系,采取基于信息熵的专家群组灰色赋权的方法确定指标权重;通过云生成器确定基本概率分配;再结合Jousse...     

东京审判日本辩护证据的历史考察

东京审判期间,日本辩护律师提出了大量证据,为日本国家行为及战争责任人进行无罪辩护。这些所谓证据,有的是日本政府文件,有的是军政要人著述,有的是证人证言,有的是历史影像,用辩护人自己的话说,总括起来,既是日本政府对外行动的全部主张,又是一部完整的现代史资料。这些证据的出示,在某种程度上减轻了日本的对外侵略罪责,但不能从根本上推翻法庭的指控,更不能否定日本对外侵略的史实。辩护证据以假象、谎言为依据,有的甚至颠倒黑白,成为战后右翼言行的重要渊源。     

基于证据推理的军队指挥效能评估

在军队指挥系统效能评价体系中涉及到定性指标的评估,由于证据理论在处理不确定推理有着独特的优势,提出基于证据推理的效能评估算法,该算法能对不完全评价的情形进行评估,并通过实例说明该算法的合理性。     

多属性融合的坦克分队作战效能评估

现代条件下战场情况复杂,影响作战效能的因素众多且具有不确定性,为了获得对作战效能更为准确,可靠的评价,构建了一种新的基于多属性融合的坦克分队作战效能评估模型。结合已有的证据理论改进算法,给出了一种新的解决冲突证据的组合规则,并提出了一种新的组合策略,将其应用于评估模型中定性指标的融合;通过线性与非线性综合加权的方法求得评价的综合分值,得出了最终的评估结果。通过实例表明,该模型符合评估实际,对多属性模型的评估具有一定的借鉴意义。