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161.
基于模糊模式识别的战场目标识别   总被引:4,自引:0,他引:4  
分析战场目标的结构、材料、征候、特征及辐射原理等存在的差异,运用模糊模式识别方法,建立了战场目标识别的数学模型,给出了目标识别的详细步骤和方法:选取目标特征量、构造标准模糊集合、构造待识别模糊集合、应用择近原则进行目标识别,并通过算例,得到一些有价值的结论。模型和方法可供C3I系统快速准确的识别战场目标。  相似文献   
162.
作战协同关系超图模型   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在分析超图和作战协同相关概念基础上,采用形式化方式对抽象化的作战协同关系进行了描述,定义了协同关系矩阵,创新性地根据超图相关概念构建了作战协同超图模型,并根据模型定义了顶点度和关联系数等支持作战协同关系分析的特征参数。通过实验建立了某想定数据中的火力协同关系超图模型,并进行了度和关联系数的分析,实验结果证明了作战协同关系超图模型的可用性。  相似文献   
163.
针对传统多属性决策投影算法不能有效评估投影值相近方案的不足之处,提出了一种基于相近方案在理想方案和负理想方案上投影值的相对贴近度改进型方法,并给出了算法的具体步骤。仿真实例表明,改进算法可有效地对投影值相近方案进行二次评估,评估结果合理。  相似文献   
164.
针对传统能力评价中指标及其权重的确定具有不一致性和不确定性特点,提出了一种以保障能力需求满足度为依据的评价方法。利用由保障能力-保障性能-保障特性映射的质量屋信息,按照构建质量屋的反方向将保障特性满足度转化为保障能力满足度。为了有效处理模糊和不确定的保障特性评价信息,采用粗糙集理论将评价数据表达为粗糙数形式。最后举例验证了方法的有效性。  相似文献   
165.
针对水体属性的变化使图像复原困难的问题,提出了一种从退化的水下图像中估计自然水体调制传递函数的方法。该方法首先建立了自然水体的调制传递函数与其固有光学特性参数之间的关系,然后采用图像复原技术对图像进行复原,最后使用粒子群优化算法来优化调制传递函数的相关参数。仿真实验表明:该方法能有效对水下图像进行复原,且不需测量水体的光学参数就能估计出自然水体的调制传递函数。该方法用于水下激光成像系统的图像复原可取得明显效果。  相似文献   
166.
针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler)散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。  相似文献   
167.
针对小子样维修性试验因数据异总体而导致验前信息融合精度低的问题,提出了基于信息可用度的验前信息折合模型,解决了因数据异总体无法融合的问题;利用随机加权法对验前分布参数进行了拟合,准确地表述了验前分布;提出了基于支持度的融合权值确定方法,提高了各验前分布融合权值分配的合理性;最后,通过某装备维修性试验验前信息融合实例,表明了该方法具有一定的工程应用价值。  相似文献   
168.
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。  相似文献   
169.
本文提出了一种基于节点状态演化级联失效模型的节点重要度评估和网络脆弱性分析方法。故障传递演化的内在机理是基础复杂网络变得脆弱的根源,论文首先在负载网络级联失效模型的基础上,提出了一种能够实时跟踪节点负载状态,继而根据节点状态来重分配节点负载的重分配模型,其次提出了基于节点状态演化的节点重要性评估和网络结构脆弱性分析方法,通过脆弱性分析结果找出网络的健壮性参数,并对此节点重要性评估方法进行失效效果分析。最后,通过仿真实验验证方法的有效性。  相似文献   
170.
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