抑制成像数据噪声的模糊多目标算法

以模糊数学和决策理论为基础,通过建立成像数据模糊指数函数及平方误差 模糊指数函数,提出了一种称为模糊多目标优化的新的算法模型,对成像数据的噪声进行抑 制实现数据优化。实验结果表明,所提出的模糊多目标优化算法模型有较强的抑制噪声能 力,理论和实验有较好的一致性。     

三方物流联盟运行与管理研究 --重庆邮政与港务集团联盟案例分析

三方物流联盟已成为现代物流发展的必由之路,通过研究重庆邮政和重庆港务集团所建立的三方物流联盟的运行和管理模式,提出了三方物流联盟的流程重组、信息衔接和组织管理模式等,研究了利用信息化集成手段对物流资源进行重组、形成具有多个核心竞争能力和更广泛用户的三方物流联盟方法.对于构筑和优化三方物流联盟、促进现代物流业深入发展具有一定借鉴作用.     

管道机器人在三通处的通过性分析

三通是管道机器人经常遇到的典型障碍之一,克服该障碍的能力用管道机器人在三通处通过性来描述。文中提出一种描述差压驱动式管道机器人三通通过性的数学模型,该模型由一组组合约束构成。通过对约束方程的分析讨论、与管道机器人弯道通过性的对比分析,得出了规律性的结论。管道机器人在三通处的姿态、单元体的几何尺寸、行走轮结构形式对其通过性都有不同程度的影响。所提出数学模型是管道机器人三通自主行走控制策略设计和相应结构设计的理论基础。     

联合战役油料输送系统模拟模型及优化研究

油料输送是联合战役油料保障中的重要环节,其本质是一个受多种随机因素影响的复杂过程。以运筹学的排队论为建模指导思想,将联合战役油料输送视为一个由多个子系统组成的排队系统,在这一系统中有活动实体(油料)在其中流动。对此动态过程进行模拟分析,结合优化技术,定量分析各种输送方案的军事经济效益,为组织计划联合战役油料输送提供有效的决策支持。     

基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。     

论公安边防部队执法规范化建设

随着近年来社会经济、政治、文化的飞速发展,我国的执法环境发生了深刻变化,从而使公安边防部队的执法工作面临着许多新的挑战。提出从提高执法主体法律素质、完善执法制度、改进执法方式、落实执法监督机制四个方面着手,推动公安边防部队执法规范化建设有序开展。     

论产品说明书在建设工程消防管理中的应用

借鉴＂产品说明书＂的形式,把建设工程中的消防设施、器材的原理、使用、维护等介绍给建设工程的管理者,以保证消防设施、器材的正常运行。     

多属性融合的坦克分队作战效能评估

现代条件下战场情况复杂,影响作战效能的因素众多且具有不确定性,为了获得对作战效能更为准确,可靠的评价,构建了一种新的基于多属性融合的坦克分队作战效能评估模型。结合已有的证据理论改进算法,给出了一种新的解决冲突证据的组合规则,并提出了一种新的组合策略,将其应用于评估模型中定性指标的融合;通过线性与非线性综合加权的方法求得评价的综合分值,得出了最终的评估结果。通过实例表明,该模型符合评估实际,对多属性模型的评估具有一定的借鉴意义。     

阶段事故树分析在舰艇火灾消防上的应用

对火灾过程的研究一直以来都是舰艇消防研究的重点,利用阶段事故树工具从火灾宏观发展过程的角度出发将舰艇火灾划分为6个发展阶段,研究了每一阶段的诱发因素,得出了导致这些因素的基本事件,并通过对它们各自结构重要度的比较明确了重点,最后分析给出了各阶段的应对措施并提出了相应的合理化意见建议。     

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。