带有可信度因子的直觉模糊近似推理方法

针对基于相似度的直觉模糊近似推理问题,提出一种基于加权相似度量的直觉模糊推理方法。首先定义一种新的直觉模糊相似度度量公式,加入权重参数解决各维特征分配不均匀的问题,弥补了现有直觉模糊相似度量的缺陷。然后构建基于直觉模糊产生式规则的直觉模糊近似推理模型,加入可信度因子解决了随机性引起的信息不确定问题,同时给出模型的推理算法和计算步骤。最后通过实例验证了该方法的实用性和有效性,其在意图识别、目标识别等信息融合领域有良好的应用前景。     

基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类的反导目标识别方法研究

在不确定信息反导目标识别的背景下,针对不确定信息处理和现有的基于欧几里得距离的模糊C-means聚类算法的性能问题,首先采用直觉模糊集对其进行描述与分析,同时,将聚类目标函数中的欧几里得距离替换为模糊对称交互熵距离,提出了一种基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类(Intuitionistic fuzzy symmetric cross entropy C-means,IFSCECM)算法,通过采用IRIS数据集算例分析对比,证实该算法的可行性和有效性.其次,根据弹道目标识别的特性,将IFSCECM算法应用于反导目标识别中,并采用多特征综合识别方法对来袭弹道目标威胁群进行分类识别研究.最后,通过仿真实验和对比分析表明该反导目标识别方法的可行性、有效性和优越性,具有较高的应用价值.     

基于DBN-TOPSIS法的空中目标融合威胁评估

针对已有空中目标威胁评估方法主观性强、稳定性弱、评估过程不连续的问题,综合考虑目标运动特性与目标属性,提出了一种基于动态贝叶斯(dynamic bayesian network, DBN)和逼近理想解法(TOPSIS)的融合威胁评估方法DBN-TOPSIS。通过分析来袭目标特征指标间的依赖关系,建立空中目标威胁评估指标体系。采用模糊理论处理连续型特征指标,统一指标形态,利用DBN进行动态威胁度等级概率推理。构造模糊DBN推理结果与TOPSIS评估矩阵之间的映射关系,采用TOPSIS法将威胁评估概率一维向量转换为确定数值,进行空中多目标威胁度准确排序。实验结果表明,融合威胁评估方法具有较好的合理性和稳定性。     

基于模糊集理论和D-S证据推理的空袭目标识别

目标识别是防空作战指挥过程中信息处理的一个重要环节。在基于模糊理论目标识别基础上,引入D-S证据理论,通过对模糊隶属度进行重新分配,较好地克服了随机因素的影响,可望进一步提高对空中目标的正确识别率。     

空中目标类型识别的直觉模糊集方法

在防空作战中为了有效地对空中目标的类型进行识别,利用直觉模糊集理论对目标识别信息的不确定性进行量化处理,并在直觉模糊数排序方法研究基础上,提出了一种基于直觉模糊集理论的空中目标类型识别方法。实例分析表明,该方法能够定量描述目标判断信息的不确定性以及在避免信息丢失的同时有效地处理不确定性程度较高的目标判断信息,可为防空作战中目标类型识别提供理论参考。     

基于BP神经网络的空中目标识别

空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。根据空中目标的各种属性,建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型。利用MATLAB神经网络train函数训练采集的样本数据,得到稳定的权值和阈值,为后继的目标识别提供依据。该模型利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高空中目标识别的稳定性和可信度。降低了个别传感器误判而造成的目标识别错误概率。     

基于直觉梯形模糊信息的目标优先级排序方法

针对地面防空作战中空中目标的优先级排序问题,提出了一种基于直觉梯形模糊信息的优先级排序方法。使用直觉梯形模糊数来描述空中目标的属性参数,分析了目标优先级的影响因素,并利用熵权法确定了影响因素的权重;针对传统TOPSIS方法的缺陷,提出了一种利用相对熵作为距离测度的优先级排序方法;最后结合算例仿真验证了方法的合理性和可行性。     

基于时敏目标打击的优先级排序模型研究

研究了联合空中作战对时敏目标的优先级排序问题。首先分析了影响时敏目标优先级排序的主要因素,并采用层次分析法定量地确定各主要因素权重;然后建立了时敏目标优先级排序的模糊优化模型;最后通过应用案例仿真,其结果验证了模型的有效性。     

BP神经网络在无源雷达目标识别中的应用

目标识别技术是无源雷达的关键技术之一.针对无源雷达目标识别的特点,在分析空中目标类型和目标表征的基础上,建立了基于BP神经网络的目标识别模型,并对设计该模型涉及的基本问题进行了详细分析,最后运用该模型对给定特征的空中目标的进行了实验.实验结果表明,该模型提高了目标识别的稳定性和准确性,是有效可行的.     

基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别

研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了模型和算法的有效性。     

基于模糊综合决策的军事信息网络效能评估

为了解决复杂战场环境下军事信息网络效能分析中存在的模糊性和不确定性,将模糊综合评判理论应用于军事信息网络。在介绍模糊综合评判决策模型和评估理论基础上,提出了军事信息网络效能评估指标体系,并通过实例仿真验证了使用方法的有效性和可行性。     

基于模糊推理的雷达辐射源识别方法

辐射源数据往往不完整或不确定,因此应用模糊推理实现了辐射源和目标平台的识别.将辐射源特征转换为由模糊集及隶属度函数表征的参数,再通过与数据库中的辐射源数据进行模糊匹配来判断辐射源的类型,实现了雷达辐射源的被动识别方法.进一步通过识别出目标平台上所装备的雷达辐射源的参数值,利用模糊推理,推断出目标平台的类型.试验结果表明:模糊推理的算法是切实可行的,在对模拟数据加入的噪声不超过一定限制的情况下,对于数据库已有的目标能够达到较高的目标识别率.     

模糊理论与D-S理论在指控系统目标识别融合中的应用

多传感器信息融合技术已获得了普遍的关注和广泛的应用,其理论和方法已成为智能信息处理的一个重要领域,模糊理论与证据理论(D-S)是主要的技术之一.在某试飞指控系统中,为了获得可靠的识别结果需要目标识别的融合问题.系统的从实际出发提出了基于模糊理论与D-S理论的目标识别融合方法.仿真计算结果表明,该模型和方法具有方法简单、运算量小和识别结果可靠等优点,具有一定的理论意义和使用价值.     

基于串联模型框架的目标威胁评估

针对防空武器系统防空作战特点,在对目标威胁程度影响因素分析的基础之上,运用模糊理论和多模型理论探索目标威胁评估问题。设计了一种基于串联模型框架的目标威胁评估方法,该方法采用3个基本模型,基于串联系统思想,经模糊推理融合,得到空中来袭目标的威胁程度。该评估方法层次分明、直观有效,能够较好地满足海上对空防御作战中对目标威胁评估的需要,为舰指挥员决策和防空武器系统火力分配提供一定的依据。     

基于模糊推理的目标对潜发现问题研究

基于模糊推理基本思想,针对潜艇水下收集目标信息的特点,在目标对潜艇威胁信息存在不确定性因素的基础上,建立了判断潜艇被发现与否的指标体系,应用模糊推理方法建立了判断规则,并给出了推导过程和实现方式,在把模糊推理方法应用于潜艇威胁判断模型的研究上做了初步尝试。     

威胁评估中的一种直觉模糊推理方法

针对战场信息中存在大量不确定性因素的特点,利用一种新的直觉模糊推理方法进行威胁企图分析。推理方法有效利用两个传统Zadeh模糊系统的输出结果,更接近于专家的思维。通过实例研究证明了该方法的可行性。直觉模糊推理是对一般模糊推理的有效扩充和发展,该方法对于提高作战指挥决策智能化具有一定的参考意义。     

地地战术导弹武器系统信息作战效能评估

结合地地战术导弹武器系统的实际,运用层次分析法和模糊综合评判法,通过对影响信息化条件下武器系统作战效能的不确定性因素进行分析,建立了多层次的作战效能评估指标体系。实例表明,该方法科学合理,评估结果具有很高的可信度,可以为地地战术导弹部队的作战使用及后续系统的研制提供科学的依据。     

基于语言评价与模糊数的群体意见共识方法

针对具有自然语言评价信息的群决策问题,给出了一种基于语言评价信息与梯形模糊数的群体意见共识方法.该方法先通过无量纲化处理、语言评价信息转换为梯形模糊数、对梯形模糊数进行集结等步骤,形成群体对方案的综合评价值(梯形模糊数);然后对群体意见进行共识分析和评价;最后对共识结果进行方案排序.通过对实例进行分析,表明该方法能得到切合实际的决策效果.     

基于IFS的区域目标群威胁度评估

在已有的单目标对空威胁评估的基础上,提出了一种针对区域防空的威胁度评估方法。利用直觉模糊集处理模糊信息的优势,可以较好地处理由于传感器探测误差导致的模糊态势,克服在雷达探测过程中出现的误差。在属性权重完全未知的情况下,综合考虑了区域内目标重要性、防空措施以及目标本身抗毁伤能力,推导了权重求取公式。列出了威胁评估值的求取步骤。经过运算,由算例1到t时间后算例2在评估结果上的变化,验证了方法的有效性。     

导弹阵地空袭目标威胁评估

威胁评估是导弹作战决策中一个重要环节.针对导弹阵地作战中空袭目标的实时威胁评估问题,结合阵地实际,文中在分析威胁成因和指标相关性的基础上构建了威胁评估指标体系,利用模糊理论对威胁因素进行了量化处理,基于目标实时信息用组合加权平均模型进行了评估计算.仿真结果表明,该模型能根据实时的目标信息,准确灵敏地评估出目标威胁度,同时考虑了因素的相关性影响,结果更切实合理.