类比推理中的一种相似性准则及其验证方法

类比推理是人工智能领域中的重要研究方向,而相似性准则是类比推理中的重要概念。文中给出了类比推理的一种描述框架,定义了相似性准则,并且基于项重写技术,提出了相应的验证方法。     

基于深浅知识的混合诊断模型

针对大型电子设备的诊断问题,提出一种基于深、浅知识的混合诊断模型,给出了诊断知识的组织模型,论述了混合诊断模型的建立,并给出了完整的推理控制算法。基于这种模型,研制了ＰＬＴＳ平台罗经自动测试系统．     

基于主观贝叶斯方法的装备故障概率分析

由于造成武器装备故障的环境因素以及装备自身结构特征的不同，导致装备发生故障的不确定性。本文讨论了基于主观贝叶斯方法的装备故障概率分析方法，旨在事先预测武器装备在执行任务过程中的故障概率，为合理制定装备保障方案提供辅助决策依据。     

基于集值统计法确定掩护重点目标问题

确定掩护重点是地面防空作战的一个重点和难点问题.利用集值统计分析采集的数据更适合指挥员确定掩护重点的思维方式,用区间数对数据进行处理能较好地降低主观误差.通过对被掩护目标的价值度的求取,为确定被掩护目标重要性顺序和兵力分配提供了依据.算法推理严密,模型简单实用,易于编程实现,为确定掩护重点目标提供了一种很好的算法.     

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。     

反导案例匹配中的距离度量算子北大核心

反导作战中运用案例推理的方法重用以往的相似案例可以提高决策效率,在相似案例的匹配中对于数值属性的相似度计算常用到的是基于距离的度量方法,现有的基于距离度量的方法对于较相似案例之间的区分性不高。针对这一问题,提出一种新的距离度量算子,经数学公式推导证明了其合理性,通过与其他度量算子的对比,证明该算子在2个数值相差很小时有着更高的分辨率。用该算子改进欧式距离,在弹道导弹相似识别实验中验证了其有效性。     

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。