支持向量机规则提取

支持向量机是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴含在决策函数中,不仅影响了用户对利用支持向量机技术构建智能系统的信心,还阻碍了支持向量机技术在数据挖掘领域的应用。由于对支持向量机规则提取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域正成为机器学习和智能计算界的研究热点。分析了具有代表性的支持向量机规则提取算法,并提出该领域未来的研究重点。     

基于BP神经网络的水面舰艇CGF反潜指挥决策模型

为使水面舰艇CGF战斗实体具有自主性、智能性等特点,满足现代作战模拟需求,建立了水面舰艇CGF反潜指挥决策模型。本文对水面舰艇CGF指挥决策整体框架进行了研究,并通过对水面舰艇对潜作战战术规则库学习训练,建立了基于BP神经网络的水面舰艇CGF反潜指挥决策模型。通过仿真,验证了水面舰艇CGF反潜模型在不同态势下指挥决策模型的正确性和有效性,从而为水面舰艇CGF建模提供参考。     

基于Cook-Seiford群决策算法的多机协同空战机动决策

面向多机协同空战条件下的机动决策问题,建立了三自由度战机模型,并根据空战时飞行员的实际操纵,设计出一种拓展的基本机动动作决策集。通过构造角度、速度、距离和高度优势函数建立空战态势评估模型。基于群决策理论,设计了Cook-Seiford决策算法,并首次将其应用于多机协同空战机动决策研究,有效优化了决策流程。在初始态势劣势情况下,以2对2、3对2等典型空战条件为仿真背景,将Cook-Seiford群决策算法与Copeland、Dodgson群决策算法进行对抗空战仿真。仿真结果表明,基于Cook-Seiford群决策算法的协同机动决策能够取得明显对抗优势,验证了本文设计算法的有效性,为将群决策算法用于求解多机协同空战决策提供了一种新的思路。     

专家系统和多目标决策理论在抗沉决策系统中的应用

应用专家系统理论建立了抗沉规则库,确定了方案产生逻辑,同时运用多目标决策理论中的简单加性加权法建立了数学模型,对多方案抗沉效果进行了综合评估．成功地解决了舰艇生命力指标间的相互制约、相互影响的问题,为抗沉优化决策提供了新的思路和方法．     

导弹故障智能诊断的一种实现方法

研究了基于神经网络的故障诊断专家系统的理论和方法及具体实现过程。将此方法应用于导弹武器系统故障智能诊断之中 ,结果表明该方法是一种行之有效的故障智能诊断方法。     

空陆攻防博弈的动态武器目标分配

大规模作战具有高动态、非完全信息和不确定性,在分析归纳目前解决动态武器目标分配问题的一系列方法的基础上,尝试构建基于双方动态博弈的攻防对抗综合数学模型,并利用纳什均衡和帕累托最优算法进行分阶段求解。结果表明,该数学模型和博弈论方法结合能够有效解决武器目标动态分配问题。     

基于RS属性约简与LS-SVM的装备研制风险综合评价

为有效管控武器装备的研制风险,推进装备研制项目的顺利开展,提出一种基于粗糙集(RS)属性约简与最小二乘支持向量机(LS-SVM)的装备研制风险综合评价方法。该方法在装备研制风险评价指标体系基础上,通过集对分析法构造训练样本和测试样本。以属性重要性作为RS启发信息,对评价指标进行属性约简,消除冗余信息。最后,基于约简后的评价指标样本训练LS-SVM模型完成风险评价。案例分析表明,相对于单一LS-SVM方法,所提出的方法预测精度更高,平均绝对误差达到0.098,评价结果更为准确,过程也更为科学合理。因此,将提出方法用于武器装备研制项目的风险评价是有效和可行的。     

基于矩阵对策与遗传算法的无人机空战决策

针对无人机自主空战决策的实时性与准确性需求,提出一种矩阵对策法与遗传算法相结合的空战决策算法。基于空战优势函数以及无人机机动模型建立了无人机空战决策模型,使用改进的矩阵对策法获取我方无人机最优选择策略的大致范围,再在此范围内使用遗传算法寻找最优策略,最后通过直线飞行机动和S型规避机动仿真验证了算法的可行性。仿真结果表明,所提算法不仅能够提高机动决策的精度,还在一定程度上避免了单纯遗传算法计算量大、计算时间长的问题,满足空战合理性与实时性需求。     

基于模糊遗传算法的先进战机协同攻防决策

根据先进战机的特点以及协同空战的发展方向,采用了一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型,为了更符合作战情形对其进行了部分改进。将模糊遗传算法应用于上述模型,给出了求解多机协同攻防决策问题的算法,模糊推理器主要用于交叉概率Pc和变异概率Pm的整定。最后用具体算例进行仿真验证,结果表明采用的空战态势分析模型能够较为准确地描述多机协同空战,同时采用的算法具有较好的可行性和实时性,为协同空战的攻防决策提供了新的解决方案。