航空武器装备作战工效学创新研究

针对现有武器装备在操作使用上的问题,提出一种基于航空武器装备作战工效学的装备分析评估方法。给出了航空武器装备作战工效学的基本定义、基本特征。介绍了航空武器装备作战工效学的发展现状;分析了航空武器装备作战工效学在装备研制方面的重要意义并概述了其对于子学科发展的重要作用。     

基于网络结构的武器装备体系能力分析

现代战争以及从"平台为中心"转向以"网络为中心",强调的是通过各类武器平台通过相互之间的协作配合而形成作战网络来实现体系能力。从宏观和微观两个角度分析了武器装备体系能力的实现机理,构建了武器装备体系的作战网络结构模型,给出了作战网络结构模型中的节点类型和关系类型,提出了能力环的概念,从作战网络结构的角度对武器装备体系的整体能力进行了分析,并给出了具体算例。     

网络作战能力评估研究

近年来,国内外学者对网络作战能力评估问题进行了大量深入的研究,并取得了很多重要成果,但是缺乏对该领域研究现状的归纳与总结。网络作战能力评估主要涉及指标体系构建、指标权重确定以及评估方法的选择,归纳了3种网络作战能力评估指标体系构建方法及划分角度,并进行对比分析;梳理了3种评估指标权重确定方法,并对其特点进行总结;介绍了几种常见网络作战能力评估方法。为组织网络作战能力评估提供一定的借鉴和参考。     

基于T-S模型的非线性系统主从控制器设计

针对同时具有输出和输入非线性的系统,通过中间虚拟控制量的设置,转化为两个非线性子系统的串联,从而简化系统结构并解决最终控制量不宜直接获取的问题。针对无人水面艇的航迹和横摇控制,设计了基于反演控制的从控制器,实现了输入非线性中虚拟控制量到舵角的映射,通过T-S模型将输出非线性系统,转化为线性时变系统,并考虑舵机的角度与角速度约束,设计了广义预测主控制器。该方法不仅简化了系统结构,同时仿真结果表明,所设计的主从控制器可以获得较好的控制效果。     

日常交互中朋友关系强度度量方法

针对如何度量日常生活中人们之间的关系强度问题展开研究,提出一个从日常轨迹、语义位置以及语义标签三个层次度量朋友之间关系强度的层级模型FRSHV。采用动态时间规整模型通过计算朋友之间的空间距离来度量其日常轨迹之间的相似度,进而使用轨迹序列熵值对用户每天轨迹的相似度进行加权处理,将其作为朋友之间的关系强度;采用主题模型隐含狄利克雷分布分别计算朋友之间的基于语义位置和语义标签的行为模式的相似性,将其作为朋友之间的关系强度;采用集成学习的思想对三个层次的度量结果进行投票,以投票结果作为最终的朋友之间的关系强度。在公开数据集上对FRSHV模型的有效性进行实验验证,结果表明该模型能够有效地度量朋友之间的关系强度。     

兵力部署相关概念综述

兵力部署问题旨在研究如何在作战时将兵力布置在适当位置。在研究兵力、部署和兵力部署概念溯源的基础上,分析了兵力、部署和兵力部署的基本内涵,归纳了兵力、部署和兵力部署当前具备的若干主要特征,提出了下一步研究建议。     

结合层次法与主成分分析特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

基于战例数据的制胜要素选择方法

针对战争制胜机理定量研究需求,提出了一种基于混合评估的制胜要素选择算法。针对战例数据特点,该算法选择两种过滤方法分别从不同方面对要素全集进行评估排序而后加权得到综合排序结果;将结果作为遗传算法的初始种群,而后以分类精度作为个体适应度函数。选择几种典型的分类器综合比较,筛选出规模较小、性能较好的要素子集。测试结果表明,该算法不仅能有效地减少要素子集规模,还可以进一步提高制胜机理分析模型的准确率和效率。     

方差全局灵敏度求解的空间分割结合无迹变换方法

为有效计算基于方差的全局灵敏度指标尤其是非线性程度较高的响应函数的,将积分空间的可加性以及无迹变换结合起来,利用函数在子空间内非线性程度会降低以及无迹变换方法在概率空间内对低非线性函数性质具有强捕捉能力的特点,提出计算基于方差的全局灵敏度指标的高效方法。该方法只需产生一组无迹变换样本就可以近似求得各阶灵敏度指标,并且该近似解随空间分割个数的增加而收敛于真值。通过非线性程度较高的验证算例及工程算例验证了所提方法在处理非线性功能函数上的高效性和准确性。     

直觉模糊物元及其在权重信息未知多属性群决策中的应用

针对传统物元分析理论无法应用于决策信息为直觉模糊数的多属性决策问题,提出直觉模糊物元分析模型以及用相对相似度代替传统方法中的关联函数来解决直觉模糊物元分析问题,进而完整阐述了直觉模糊物元多属性决策的方法步骤,并通过实例验证了该方法的有效性。特别是针对权重信息未知这一类较为复杂的多属性群决策问题,采用投影法和直觉模糊熵确定权重信息,并运用直觉模糊物元多属性决策方法进行了实例分析,证明了方法的实用性,为直觉模糊多属性群决策提供了一种新的思路。