基于改进TOPSIS方法的坦克分队作战方案优选

针对坦克分队的作战方案优选问题,对于传统的逼近理想解排序方法(TOPSIS方法)提出了一种改进方案。分析了传统TOPSIS方法中的逆序问题,以及上述情况下由于评估方案较少,正、负理想解选取方法不合理的问题。提出了将作战方案的取值空间中各指标边界值作为正、负理想解各指标值的改进方法,使改进后的TOPSIS方法更适合评价方案较少的情况,同时避免了逆序问题。     

基于加权核主成分TOPSIS方法的舰艇防空威胁评估

为了能快速准确地对来袭的空中目标进行威胁评估,提出了一种基于加权的核主成分TOPSIS的威胁评估排序方法。针对水面舰艇防空作战中来袭目标的特点,确定了防空威胁评估指标,并对其进行了相应的量化,利用加权核主成分分析实现指标数据的降维,之后按照核主元方差贡献率加权进行TOPSIS法对来袭目标进行威胁评估与排序。实例验证表明:利用该方法可以避免传统方法中人为确定各威胁指标权重时引入的主观性,同时,对指标数据的降维处理降低了评估的复杂性,提高了评估的实时性,为舰艇防空作战威胁评估提供了一条新的有效途径。     

基于马氏距离的飞行缺失数据估计方法

针对基于欧式距离的最近邻居的缺失值估计算法的不足,提出了一种基于马氏距离的估计算法来估计飞行数据集中的缺失数据.该算法通过飞行数据之间的马氏距离来选择最近邻居数据,并将已得到的估计值应用到后续的估计过程中,然后采用信息熵来计算最近邻居的加权系数,得到缺失数据的估计值.仿真结果表明该算法优于基于欧式距离的最近邻居缺失值处理算法,是一种有效的飞行数据缺失值估计方法.     

加权主成分TOPSIS法的防空导弹型号论证决策

针对防空导弹型号论证决策问题,讨论了影响型号论证的主要因素,建立了基于加权主成分TOPSIS法的防空导弹型号论证决策模型,实现了对新研制型号方案的综合评价和分析。在此基础上,通过实例验证了方法的实用性与有效性。论文的研究成果为防空导弹型号论证提供了辅助决策方法和智力支持。     

基于核主成分分析的铁谱磨粒特征提取方法研究

针对铁谱分析的磨粒识别过程中存在原始磨粒特征描述指标参数多、非线性突出的问题,提出基于核主成分分析的磨粒特征提取方法,介绍该方法的原理与算法。结合某柴油发动机故障检测与分析系统中铁谱磨粒自动识别的应用实例,并与传统主成份分析方法进行对比分析,结果表明该方法在进行样本非线性特征参数指标综合以及特征维数压缩方面具有可行性和有效性。     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。     

基于改进主成分分析法的装备战备水平评估研究

为了科学、合理地评估装备战备水平,构建了装备战备水平评估指标体系,并提出了基于改进的主成分分析法的装备战备水平评估模型及算法。改进的算法不仅消除了指标量纲和数量级的影响,还能包含原始数据的全部信息,在原始变量转变为主成分过程中,反映了主成分权数的计算综合评价值,在指标权重选择上克服了主观因素的影响,客观反映了各指标因素间的现实关系。并通过引入实例,证明该方法实现了更加快捷、直观地对部队装备战备水平进行评估,有利于正确地引导部队装备战备建设的方向。     

云模型和距离熵的TOPSIS法空战多目标威胁评估

针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在空战多目标威胁评估中对战场态势数据精度要求高这一缺陷,提出了一种基于云模型和距离熵TOPSIS法空战多目标威胁评估方法。该方法运用云模型理论对战场态势数据进行模糊表示,并通过定义云元素的大小和距离测度公式实现了两者结合。考虑目标各属性的权重对分析结果的重要性,运用距离熵理论来分配各属性的权重,进而建立加权决策云矩阵,根据相对贴近度的大小确定各方案的威胁程度。最后,通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

基于核主成分分析方法的水面舰艇空中目标威胁评估?

对来袭空中目标的威胁进行评估与排序是舰艇对空火力分配的重要一环。根据来袭空中目标的特点,在确定目标指标后进行相应量化,针对来袭目标各指标间非线性的特点,提出使用核主成分分析法对目标信息进行特征提取,随后依据核主成分方差贡献率对威胁目标进行评估与排序。通过仿真算例验证,所得结果较为准确、客观,有效地克服传统方法中主观性较强的问题,并且在对指标数据提取的过程中降低了相关信息维数,降低了计算复杂度,为舰艇防空作战威胁评估提供了新途径。     

马氏综合权重距离判别法在中小型滑坡灾害评估中的应用

我国西南地区滑坡灾害具有点多面广、规模小、危害大的特点,群测群防是目前中小型滑坡灾害最为有效的预防手段。针对这种现状,为进一步完善群测群防体系,在马氏距离判别法和加权马氏距离判别法的基础上对权重值进行了修正改进,提出了一种新的判别分析方法——马氏综合权重距离判别法。该方法不仅保留了加权马氏距离判别中区分每一个指标重要性差异的优势,并且结合德尔菲法对权重值进一步修正,弥补了原来加权马氏距离法在判别过程中距离函数出现负值的不足。从本质上来说,这种方法是把由样本驱动的权重值和实际工程经验的权重值相结合,使权重值的取值更加符合实际。以该方法为基础,在一定的历史资料背景下,从滑坡致灾因素和孕灾因素考虑,选取适当的判别因子,建立判别模型,对未知潜在滑坡灾害进行判别归类,并且与马氏距离判别法和Fisher判别法比较。研究发现,马氏综合权重距离判别法具有更高的可靠度和判别精度,适于在群测群防体系中进一步推广使用。     

多输出性能下的重要性测度指标及其求解方法

针对基于马氏距离的重要性测度存在的问题,提出了基于谱分解加权摩尔彭罗斯马氏距离的重要性测度指标,通过构造多输出协方差阵的广义逆矩阵以及谱分解的策略,有效解决了协方差阵求逆奇异情况以及由于未能充分考虑多输出之间的相互关系而导致的错误识别重要变量的问题,克服了基于马氏距离指标的局限性。数值算例与工程算例结果表明:所提重要性测度可以更加准确地获得输入变量对结构系统多输出性能随机取值特征贡献的排序,从而为可靠性设计提供充分的信息。     

超图约束和改进归一化互相关方法相结合的图像配准算法

为提高图像配准算法的精度和适应能力,将超图约束和改进归一化互相关方法应用于图像配准。利用Hessian-Affine检测得到的仿射不变区域代替固定窗口来改进归一化互相关方法,获得初始匹配点对;通过马氏距离计算超边间的相似度,采用超图约束计算匹配分数对匹配对进行排序;利用分数高的部分匹配点对初始化变换矩阵,通过过滤匹配对来循环更新得到最优变换矩阵实现配准。实验结果表明,该方法具有较好的匹配和剔除错误匹配的效果,在不同类型的图像配准中也有较好的配准效果。     

大型复杂武器装备质量综合评价及其支持系统设计

从大型复杂武器装备系统的具体特点出发,运用基于TOPSIS主成分价值函数模型的主成分分析法（PCA）,构建了大型复杂武器装备质量综合评估模型。进行了实证分析,结果表明,该方法的应用使前三个主成分综合携带了原系统全部信息的96.04%,避免了信息的重叠和交叉,也克服了主观因素对评价的影响,更客观全面地反映了设备的质量状况。最后通过对其支持系统的设计,实现对企业与部队不同质量管理决策层的信息支持。     

一种基于神经网络调整权值的雷达信号识别法

研究了一种基于神经网络训练修改权值的加权M距离法用于雷达信号的识别,通过仿真试验验证了此法的正确性和有效性,并对试验结果进行了分析和讨论。     

混响背景下基于高阶统计量的动目标检测方法

针对混响背景中的动目标检测问题,根据基阵接收数据经过波束形成与匹配滤波后的输出结果计算高阶统计量,并将其视作观测空间.基于此空间中混响和目标回波的差异,利用多ping的高阶统计量构造特征向量,计算特征向量之间的马氏距离作为混响和目标差异的量化标准,再依据最大一致条件功效检测准则选择门限检测方法.波形数据仿真与海上实录数...     

基于主成分分析的通信方案优选评估

选择最优通信方案,是通信指挥员实施正确决策的重要前提。针对通信方案优选问题进行了分析研究,提出了通信方案评估指标。通过引入主成分分析法,对6套通信方案进行了综合评估,从而选出了最优通信方案。结果表明,提出的评估指标和评估方法可以辅助指挥员选择最佳方案,提高了决策的科学性。     

PCA和ICA的舰船尾流后向散射光信号检测

水体的后向散射光信号是舰船尾流后向散射光信号检测的常见干扰,由于其在频域十分接近且信号强度大于尾流信号,因此严重影响了有用信号的提取。针对这一问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的尾流散射光信号检测方法。首先使用主成分分析对采集的散射光信号进行降维,去除冗余成分,之后使用基于负熵的F astICA算法对数据进行处理,分离了水体和舰船尾流的散射光信号,通过实验验证了该算法的有效性。