基于CLOUD-TFN-AHP-α的健康状态评估方法

针对复杂装备维修管理中仅以部件的技术状态确定系统状态的不足,构建基于CLOUD-TFN-AHP-α的系统级健康状态评估框架。在此基础上,首先研究基于系统健康度概念的健康状态等级量化描述方法;然后运用云模型评估子系统健康状态,借助TFN-AHP评估系统健康状态,最后采用惩罚函数修正评估结果。以期为获得合理、准确的复杂装备健康状态提供定量依据。     

基于CML模型的编队器材携带方案优化方法

随船备件配置优化问题研究目前主要集中在只有定量或定性约束上,而对既有定性约束又有定量约束的混合约束问题未见文章提及,同时研究对象多为单船,而对舰艇编队研究比较少。针对此问题,以舰艇编队出海任务准备阶段为背景,以保障费用、舰艇仓库空间、舰艇最大排水量及舰员维修能力作为模型的约束条件,以编队备件保障概率为目标函数,采用正态逆向云模型、边际效应法及拉格朗日乘子法(称为CML模型)对此类问题进行求解,给出系统资源因子求解步骤及分析方法,并对本模型进行动态调整和优化。实例分析表明本模型求解方法和步骤可以为多个定量和定性约束下舰船备件携带问题提供新的参考。     

基于粒子群优化的点云场景拼接算法

多视点三维点点云场景拼接是解决激光三维主动成像目标自遮挡或被遮挡情况下目标数据不完全问题的一种有效方法,它将直接影响到后续的目标检测与识别处理。本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的点云拼接算法,该方法通过投影分布熵对待拼接场景姿态进行估计,由此获取场景拼接的初值,然后利用PSO实现多视点场景的精确拼接。仿真实验结果表明,本文方法是一种有效可行的方法。     

一种图像隐写分析中的特征选择方法

根据分类器基于图像特征进行信息盲检测的原理,提出了联合使用K-NN分类器和SVM分类器的特征选择方法,并对多种隐写算法和工具进行实验,比较了它们的分类精度,验证了特征优化的重要性.结果表明在分类器训练和工作之前对图像特征向量进行选择优化,能在一定程度上提高分类器的工作效率,更有效地发现隐写算法的脆弱性.     

云重心评判法在防空群作战指挥效能评估中的应用

从防空群作战指挥的几个环节--指挥信息的获取、作战决策、组织计划和协调控制入手,建立了防空群作战指挥效能的指标体系,对各指标进行了合理的权重分配,建立了云重心评判模型并进行了实例分析,对防空群作战指挥效能进行了评估,其结果可信.所用到的云重心法对于评估复杂且难以完全定量描述的问题时具有一定的参考价值.     

基于云模型和D-S证据推理的防空信息战系统效能评估

基于对防空信息战的因素分析,建立了防空信息战系统指标体系,论述了D-S证据推理的数学性质及其证据合成法则,提出了基于云模型的定性评测和证据推理的综合评价方法,通过证据推理的聚合作用,综合多个不同类型专家的意见,结合云理论实现定性与定量之间的相互转换.最后对防空信息战系统进行实例分析,证明该方法的科学性和直观性,从而拓展了武器系统效能分析的思路.     

三维点云深度模型压缩算法

随着计算机三维视觉的广泛应用,近几年基于深度学习的点云处理算法得到了大量研究,而耗时耗存储的缺陷较大程度限制了其在移动端的部署应用。基于改进损失函数的总体思路,提出了一种新的点云深度模型压缩框架,将知识蒸馏方法引入二值量化模型中,同时考虑点云聚合操作的特殊性引入了辅助损失项,改进的损失函数共包括预测损失项、蒸馏损失项和辅助损失项三部分。实验结果表明,和已有算法相比,所提算法可以获取更高的精度,同时对当前点云主流深度网络模型也具有良好的扩展性。     

云环境条件下智能决策支持系统理论研究

随着具有智能化特征的信息化战争形态的出现,军事智能决策已发展成为能够影响战争胜负的关键环节。在介绍基于专家系统和人工神经网络的智能决策支持系统的基础上,对二者的优缺点进行了对比分析,提出了在云环境下,通过采取并行结构模式,将专家系统和人工神经网络集成的智能决策支持系统,并对该新型决策支持系统的工作原理和推理过程进行了分析,为军事智能决策支持系统的研究提供了一种新的思路和方法。     

某型油料装备升降机公理化设计与方案评价

公理化设计理论为油料装备设计提供了一种新的科学性指导思想。基于公理化设计理论,对某型油料装备升降机进行了设计,并结合正态云模型,使用模糊信息公理对2种不同设计方案进行了评价。通过分析用户需求,给出升降机相应的功能需求和设计参数以及升降机＂之＂字形映射设计过程。使用三维造型软件进行造型和运动仿真,验证了升降机设计的可行性。基于公理化设计理论对油料装备升降机进行了设计和方案选择,验证了该设计方法的有效性。