基于模糊综合的红外目标融合识别

为了提高在复杂背景和强干扰条件下目标识别的可靠性,提出了一种基于模糊综合的目标融合识别算法,并采用双色红外成像系统所获得的红外图像数据进行了实验仿真。实验结果表明该算法在较大程度上提高了目标识别的可信度。     

机械臂设计方案选择的模糊综合评价方法

针对机械臂设计方案选择问题中存在的诸多模糊因素,建立了一种基于熵权和AHP的模糊综合评价方法。分析了影响机械臂设计中的各种指标和因素,构建了机械臂设计方案的综合评价指标体系,建立了相应的评价指标分级矩阵;并结合熵权与AHP共同确定评价指标的综合权重,有效解决了权重分配困难的问题;利用信息熵实现对所选设计方案的总体评价,得出所选方案评价结果为良等级。评价结果具有一定应用价值,对多个方案选择时提供一种很好的评价体系,对快速选择方案提供了一定的参考意义。     

一种组网探测资源管控拓扑模型优选算法

针对组网探测资源管控预案设计中管控拓扑模型优选难题,结合社会网络分析和信息论理论,选用图论为主要研究方法,提出了一种基于改进模糊物元的拓扑模型优选量化模型和新算法。根据组网探测资源管控的特点建立了基于团队合弄集成设计环境和图论的拓扑模型,依据指标属性特征,给出指标量化方法和优选算法流程,将信息论和模糊物元相结合,设计了一种改进模糊物元的拓扑模型优选算法,并以某雷达组网系统的体系抗干扰探测资源管控拓扑模型优选为例,验证算法的可操作性和可行性。实例表明,优选算法所得结果与实际相符,也能对拓扑模型动态变化规律进行科学分析,为求解拓扑模型优选问题提供了一种可行和客观的方法。     

基于模糊随机贝叶斯网络的意图估计方法

意图估计是数据融合五级模型中态势评估的重要研究内容。意图估计结果的稳定性对于辅助战场决策具有重要意义,在分析了影响意图识别结果稳健性的基础上,将模糊随机贝叶斯网络应用于战场目标的意图分析。在研究了战场环境下网络结点构造及推理方法的基础上,结合具体场景给出示例并进行了仿真验证。     

基于证据理论的直觉模糊群决策方法

针对属性权重和专家权重完全未知的直觉模糊群决策问题,提出一种基于证据理论的决策方法。基于记分函数和属性不确定度,将专家的直觉模糊决策矩阵转化为Mass函数;运用了基于直觉模糊熵的属性权重计算方法,将专家针对属性集关于方案集的评价证据进行修正与合成;确定了考虑接近度与相似度的专家权重计算方法,融合了TOPSIS法与Jousselme距离度量专家权重,将各专家关于方案集的评价证据进行修正与合成,最后进行方案排序。运用实例证明了方法的合理性和有效性。     

多粒度直觉模糊三支决策及在目标识别中应用

针对直觉模糊三支决策模型在反映问题时存在不完全性以及统计特性单一的缺陷,将粒计算中多粒度空间描述问题的思想与直觉模糊三支决策模型的思想相结合,提出了多粒度直觉模糊三支决策模型。因不同粒空间呈现统计特性不同,给出具有一般性的乐观和悲观多粒度直觉模糊三支决策模型的定义。根据正域及负域不变的原则定义了多粒度直觉模糊三支决策模型的属性约简。基于Bayes最小风险理论对多粒度直觉模糊三支决策模型中的参数进行确定。将乐观多粒度直觉模糊三支决策模型应用于弹道导弹目标识别问题中。     

基于二元语义的装备维修保障能力评估

为有效克服原有评估方法主观性较强、装备维修保障的复杂性、不确定性等问题,在分析现有评估方法不足的基础上,构建装备维修保障能力评估指标体系,阐述了二元语义的基本原理,将二元语义与能力评估进行紧密结合,给出了基于二元语义的装备维修保障能力评估方法,并进行实例分析。最后,将二元语义与层次分析法和BP神经网络方法进行比较,结果表明,该方法能够有效地对装备维修保障能力进行客观评估,具有一定的参考价值。     

一种迷彩伪装效果评价指标权重分配算法

迷彩伪装效果评价的多指标权重分配多为平均分配或专家评判,难以客观、科学地评价伪装效果。提出了基于模糊聚类方法、结合信息熵和统计特征的多指标权重分配算法。该算法通过模糊聚类得到样本的分类结果,应用信息熵和统计理论计算各指标的权重分配。对以结构、纹理、颜色、二阶矩特征等为指标的迷彩伪装样本进行了权重分配实验,分析比较了专家评判法、熵权法和该算法确定的权重之间的差异,并通过实验验证了算法的有效性和科学性。     

某新型步兵班组城市作战效能评估

随着步兵班武器装备的更新换代,传统编配中被忽视的威胁预警能力,态势感知能力获得大幅提升,相应的其作战模式也将发生改变。基于城市进攻作战战场想定,参考美国X班组核心技术指标,利用层次分析-模糊综合评判法实现对某新型步兵班组城市作战效能评估,为未来战争中步兵班的作战编组、火力配备、战术运用提供更为科学有效的决策依据。