基于对策论的C4ISR系统作战效能评估方法

C4ISR系统在现代战争中的重要作用使得其评价问题得到了前所未有的重视.但C4ISR系统的复杂性使得大多研究仅限于其自身效能,而对使用效能特别是作战效能的评估则关注较少.通过对C4ISR系统效能评估的分析和研究,提出了一种基于对策论的C4ISR系统作战效能评估方法,利用矩阵对策构建不同作战策略的效能评估模型,实现了对抗环境中C4ISR系统作战效能的动态评估,并给出了模型的分析与求解方法.     

基于灰色聚类理论的C4ISR系统效能评估研究

随着C4ISR系统的深入发展,对其效能进行评估具有重要意义.从分析C4ISR系统的组成及功能出发.建立了较完备的系统效能评估指标体系,提出了一种基于灰色聚类理论的C4ISR系统效能评估方法,运用该方法进行了算例分析,验证了方法的有效性和可行性.     

AHP-Fuzzy法评估C4ISR系统作战效能中的应用

C4ISR系统在现代战争中的重要作用使得其评价问题得到了前所未有的重视.结合C4ISR系统的实战情况,通过对影响其作战效能不确定因素的分析和处理,运用AHP-Fuzzy分析法,建立了C4ISR系统作战效能的综合量化评估模型,讨论了联合作战中C4ISR系统的定量评估方法.最后通过算例,证明了此方法的有效性和可行性,为C4ISR系统的效能评估提供了一种有效的方法和途径.     

无人机保障条件下的炮兵C4ISR系统作战效能评估

针对无人机保障条件下的炮兵指挥自动化(C4ISR)系统的作战运用特点,运用模糊理论探索其作战效能评估的有效方法.综合运用模糊综合评判和层次分析法(AHP)两种决策方法对无人机保障条件下的炮兵C4ISR系统的作战效能进行了评估,评估结果表明,无人机保障条件下的炮兵C4ISR系统的作战效能水平为正常.通过对影响炮兵C4ISR系统作战效能发挥的各个因素进行定量分析比较,认为当用无人机来保障炮兵C4ISR系统时,应当把确保系统的稳定性和提高无人机与炮兵C4ISR系统之间的通信控制能力作为重要环节来抓.     

"网络中心战"中的美国海军C4ISR系统效能评估

随着美国海军"网络中心战"从设想开始走向现实,对其C4ISR系统的效能进行评估并分析其对作战效能的影响,具有重要的理论和现实意义.通过分析影响C4ISR系统效能的相关因素,利用图论、信息论和复杂性理论的原理,建立了C4ISR系统效能评估方法,研究了信息、网络、作战流程等因素对作战效能的影响,并建立了数学模型;以美军航母战斗群空袭作战为例,比较了"平台中心战"和"网络中心战"两种作战方式中C4ISR系统的效能.     

基于BP神经网络的防空C3I人机交互性能评估

阐述了BP神经网络的相关原理,建立了防空武器指挥自动化系统人机交互性能评估的指标体系,对应用人工神经网络解决防空武器指挥自动化系统人机交互性能评估的方法问题进行了探讨,并且给出了神经网络的评估模型及算法.通过实例证明该方法是可行的.     

C4ISR系统层次化指标体系框架描述方法

C4ISR系统效能评估直接影响系统建设与发展的好坏,而选择合适的作战效能指标体系并使其量化,是做好C4ISR系统效能评估的关键.研究面向C4SIR系统作战效能评估的指标体系框架问题,在给出一般C4ISR系统的效能评估过程的基础上,提出了针对C4ISR系统效能评估需求的层次化指标体系框架,并进一步提供不同层次指标的描述方法.实践证明,该框架能够较好地支撑具体的C4ISR系统作战效能指标体系的构建工作.     

现代C4ISR系统综合评估指标体系

针对C4ISR系统评估的需求,结合C4ISR系统评估指标的层次结构,从面向体系对抗的实战角度建立了一种C4ISR综合评估指标体系结构模型,并给出了指标体系构建的方法和原则.最后,以C4ISR的作战效能层指标为例详细地探讨了信息优势能力、兵力倍增能力、决策优势能力指标的定量化方法.     

用AHP法评估C4ISR系统的人机交互性能

利用AHP法建立了C4ISR系统人机交互性能的评价模型,首先提出了一个完整的评价指标体系,论述了利用AHP法计算指标权重的步骤和方法,详细讨论了最底层指标量化值的获取方法.最后通过实例计算验证了模型的正确性和实用性.     

面向信息对抗的C4ISR系统作战效能评估指标研究

评估指标的确定、量化是C4ISR系统效能评估过程的一个重要环节,其结果将直接影响效能评估的正确与否.C4ISR系统的作战效能主要通过在战场上获取信息优势和决策优势来体现,针对这一特点,构建了以信息优势能力和决策优势能力为基础的C4ISR系统作战效能评估指标框架,并提出了信息优势能力和决策优势能力的量化方法,最后合成了信息对抗下的C4ISR系统作战效能.该文对信息化战争中C4ISR系统作战效能的研究具有一定参考价值.     

基于BP神经网络的多功能相控阵雷达威力评估

运用动态静态结合的方法以及厂家测试数据、查阅外军资料等手段获得多功能相控阵雷达指标参数,采用BP神经网络建立威力评估模型。研究表明:所建立的BP神经网络多功能相控阵雷达威力评估模型具有很高的评估精度,可以很好地反映雷达二级指标和雷达威力之间复杂的非线性关系,为多功能相控阵雷达威力评估提供了一种准确有效的方法。     

改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估

针对单独运用BP网络评估舰船装备保障资源保障能力时存在的不足,提出了一种基于改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估模型。首先构建了保障能力评估的指标体系,在此基础上,采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构。然后将遗传优化算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索能力优化BP网络的结构参数。最后进行实例计算,结果表明该方法有效克服了纯BP算法局部收敛、泛化能力弱等问题,新模型采用的算法具有收敛速度快,结果精度高的优点,适用于对保障资源保障能力的分析和评估。     

基于改进的BP算法的舰载C4I威胁判断模型

为解决传统舰载C4I威胁判断模型的不足,寻求适应信息化作战要求的舰载C4I威胁判断模型,将神经网络引入舰载C4I系统,提出了基于BP神经网络的威胁判断模型,并对BP算法进行了改进;通过Matlab仿真计算,结果表明该方法计算速度快、精度高.     

装备采购风险的BP神经网络评价模型

装备采购具有高风险的特点,科学、准确的风险评价对装备采购至关重要.传统的评价方法主观因素太强,而BP神经网络模型为装备采购风险评价开辟了新途径.首先介绍了人工神经网络模型的原理和BP算法,然后结合实例给出了用于装备采购风险评价的BP神经网络模型,采用该模型获得结果令人满意.     

基于神经网络的大区域防空信息进攻作战效能评估

建立了大区域防空信息进攻作战效能评估的指标体系。由于指标主观性很强,普通的方法难以取得好的效果,而神经网络以其良好的非线性处理能力,为解决此问题提供了一个好的方法。对应用LMBP神经网络解决大区域防空信息进攻作战效能评估的方法问题进行了探讨,给出了神经网络的算法及评估模型。并通过实例证明了方法的可行性,最后与一般的BP神经网络方法进行了对比,体现了该方法的先进性。     

基于L-M算法改进BP网络的信息对抗能力评估

在未来密集和复杂的电磁环境中,快速、客观地评估敌我双方的信息对抗能力具有重要的意义。目前通常采用的人工打分方法具有一定的主观性,且周期较长,难于满足战场瞬息万变的需求。提出了一种基于L evenberg-M arquardt算法改进的BP神经网络信息对抗能力评估方法,以某组信息对抗数据为训练数据,对改进BP神经网络进行训练,并进行了验证性的仿真试验。仿真结果表明:改进BP神经网络能客观有效地评估信息对抗能力,较大程度地提高了神经网络的收敛速度、缩短了评估时间。     

基于BP神经网络的防空保卫目标分类

提出用BP神经网络模型对防空保卫目标进行分类的一种新方法。该方法建立分类评价的指标集,将分类的划分等级作为训练样本集,以指标的各等级标准值作为样本的输入特征值,建立多参数的BP神经网络防空保卫目标分类评价模型,然后用实例训练神经网络,得出了较合理的结论。     

基于BP神经网络的装备故障诊断专家系统研究

分析了神经网络和专家系统的特点,提出了基于BP神经网络与专家系统结合的某装备的故障诊断方法,构造了BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服了传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用了某型装备的故障实际数据进行了验证,结果表明了神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

BP网络的优化及其在光纤陀螺温度漂移建模中的应用

针对BP网络存在易陷入局部极小和收敛速度慢的问题,采用遗传算法(GA)优化BP网络;采用混配的方法,对遗传算法进行了改进,克服了遗传算法中所存在的种群内过早收敛的缺点,并在光纤陀螺温度漂移建模中,取得了预测的效果。