基于主成分分析法的目标威胁评估

为提高防空作战指挥员对空中来袭目标实施火力分配的量化决策水平,本文提出了基于主成分分析法的目标威胁评估模型及方法。主成分分析法在将原始变量转变为主成分过程中,同时形成了反映主成分的权数以计算综合评价值,这样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。通过引入实例,对来袭空中目标进行多指标综合评价,根据综合评估值对各批目标威胁进行排序,所得结果合理且符合客观实际,切实为防空作战指挥员科学合理地实施火力分配提供了数据支持和科学依据。     

舰炮武器质量评估系统设计

针对舰炮武器系统日常维护保养和战备训练使用的主要特点,运用模糊理论和层次分析法探索舰炮武器质量评估问题。在采用MDIS多层应用系统架构建立模块化评估系统的基础上,设计了一种改进的层次分析法,并综合模糊推理,得到舰炮武器系统质量评估模型。该模型能够实现不同型号舰炮的全系统质量评估,为建立舰炮武器装备保障系统提供了一种有效的参考处理方法。     

基于主成分分析法的作战部队信息化水平评估研究

为了客观准确地评估各作战部队的信息化水平,针对目前作战部队信息化发展建设水平评估方法难、评估指标体系变量多的特点,依据建立的评估指标体系,运用主成分分析法的基本思想,建立数学模型,列出分析步骤,计算各作战部队信息化水平的主成分,通过对主成分进行选择,综合得出新的评估指标变量,实现了更加快捷、直观地对作战部队信息化水平进行评估,有利于正确引导军队信息化建设的方向。     

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。     

基于聚类主成分分析法的变压器参数关联度评估

为了有效管理和监测电力变压器的健康状态,在对变压器正常运行的海量数据进行分析的基础上,构建变压器参数关联度评估方法。首先,为了对变压器运行参数进行参数分类定性,基于系统聚类的方法构建变压器参数样本分类流程算法,并设计了相应的流程图;然后,通过引入聚类以及主成分分析方法,建立基于聚类的主成分分析的变压器主要影响参数关联度评估模型;最后通过潼南电力局实际运行数据验证模型的可靠性和有效性,准确分析了变压器运行参数之间的定量关系,可以为变压器故障预测研究提供重要依据。     

基于主成分分析法的护航行动海面目标威胁评估

在护航行动中识别海盗船是护航行动中的重要问题。针对护航行动中海面目标威胁评估问题,对护航海区海面目标进行了分析,构造了护航海区海面目标评估指标体系,采用主成分分析方法建立了海面目标威胁评估模型,并给出了海面目标威胁评估应把握的几个问题。主成分分析方法通过降维避免多个指标变量所带来的评估问题的复杂性,克服了指标权重选择的主观因素影响,为快速准确寻找疑似海盗船只,提前采取防护措施提供有效途径。     

序贯分析法在舰炮武器试验中的应用

射击精度是反映舰炮武器系统性能的最重要的技术指标 ,是交付部队使用前必须考核的试验项目。对以往试验中采用的建立在大子样统计理论基础上的传统的评定方法进行了分析 ,并对序贯分析方法的原理、方法及在工程中的应用情况进行了阐述。     

基于主成分分析法的中国国防支出考察

一国国防支出除受制于其经济发展情况之外,还受到其周边以及与主要战略对手之间的博弈影响。在分析中国国防支出均衡水平时,运用主成分分析法,可以在众多影响国家(或地区)中筛选出少数几个变量,减少多重共线性。分析表明,中国国防支出基本上围绕其均衡水平波动,偏离度除个别年份以外,基本都在10%以内的水平波动,中国国防支出基本上适应了国外国防压力和国内GDP增长形势的需要。     

基于主成分分析法的城市火灾风险聚类分析

利用主成分分析法确定了城市火灾各指标的综合风险值,基于分析的结果,通过K-均值的聚类算法对城市火灾风险进行了分类.以北京市火灾统计结果为例,确定了城市火灾统计指标的综合火灾风险值,对13个主城区进行了不同区域的火灾风险聚类,并对建成区的火灾统计数据按时域进行了聚类,实现了火灾风险的自动分类.不同区域和时域发生火灾的风险大小可为合理布置消防力量、有效安排执勤战备提供科学参考.     

基于主成分分析法的代价敏感极限学习机

在入侵检测中,传统的极限学习机(ELM)没有考虑到两方面的问题:一是误分类代价的敏感问题,在网络入侵检测中,需要考虑到误分类代价不同的问题,并以实现期望代价最小化为目标;二是冗余特征的处理问题,当入侵特征维数较多时,会存在着大量的冗余特征的问题,如果直接对高维数据进行分类,不仅入侵模式不能被准确分类,误检率较高,并且大量的冗余数据既耗费了系统的资源,也增大了入侵检测的时间。针对这两方面的问题,提出一种基于主成分分析法的代价敏感极限学习机(ELM)。通过主成分分析法对数据进行降维,确定主要特征;再将预处理后的数据训练极限学习机(ELM),以实现期望代价最小化为目标,从而实现降低入侵检测的检测时间,降低检测误报率,提高检测准确率的目的。实验表明,在入侵检测中,基于主成分析法的代价敏感极限学习机(ELM)与传统的ELM相比,不仅使分类准确率得到提高,降低了分类的误报率,而且在分类速度上也有一定的优越性,提高了网络运行的效率。     

基于直接操控的舰炮对岸射击准备人机交互设计

针对传统舰炮武器对岸射击最后准备人机交互操作复杂、时间长、操控要求高、难以满足作战快速性要求等缺点,建立了直接操控的人机交互模型应用于舰炮对岸射击准备。图形可视化仿真结果证明,直接操控的人机交互具有流程清晰易懂,操控简单、准确、高效的优点,能够大幅降低操控负荷,提高快速反应能力、战术使用灵活性和舰炮作战效能。     

基于主成分分析法的反导态势要素提取研究

针对弹道导弹及其攻防作战的特点,深入分析反导作战态势评估的过程,研究影响反导预警态势评估的主要因素,构建了反导战场态势要素集模型。在此基础上,采用主成分分析法进行要素分析与提取,优化重构要素集模型。研究结果为提高反导预警态势评估的准确性和指挥决策的及时性提供了重要依据和保障。     

基于主成分分析法的直升机搜潜方法优选

为实现直升机对潜艇搜索方法的优选,首先简要分析了影响多架直升机对潜搜索的五个主要因素:发现概率,搜索时间,直升机架数,器材消耗和实施难易程度等,并建立了搜索方法优选的评估指标体系,然后运用主成分分析法对多项评估指标进行了综合分析,最后对四种典型的对潜搜索方案进行了优选评估,为研究不同条件下如何选择有效的搜索方法提供了决策依据。     

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。     

舰炮 并未过时的传统武器

舰炮武器作为海军水面舰艇的传统武器,已有悠久的历史。高新技术的发展和未来海战模式的变化,对舰炮武器提出了更高的要求,要求舰炮对岸具有持续火力支援能力;对海具有精确打击能力;对空具有未端反导能力。为此,世界各国特别是美国、俄罗斯等正加紧     

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.     

基于BP神经网络的C4ISR系统人机交互性能评估

针对C4ISR系统中人机交互子系统的特点,运用神经网络方法探索其性能评估问题.建立了C4ISR系统人机交互性能评估的指标体系,阐述了BP神经网络的相关原理及算法,构建了基于此网络的性能评估模型.并利用MATLAB软件进行了仿真分析,证明了理论的正确.采用神经网络理论进行性能评估,可弥补专家的经验和知识,降低评价过程中的人为因素影响,保证其客观性.模型能够比较准确地对C4ISR系统人机交互性能进行评估,为研究指挥自动化系统提供了一种新的思路.     

基于主成分分析法的危险化学品事故统计分析方法研究

通过对2002~2007年危险化学品事故数据进行统计分析,运用主成分分析法（Princ ipal Component Analysis,PCA）计算得到危险化学品事故发生的第一主成分,进一步分析得出危险化学品事故主要发生在使用环节和生产环节。利用主成分分析法得出的结论,针对危险化学品在使用、生产环节采取得当的预防措施,可以为有效减少危险化学品事故的发生提供科学决策依据。