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基于Vague集的TOPSIS法求解目标优先级 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传感器管理中目标—传感器配对出现的目标优先级求解问题,提出了一种基于Vague集的TOPSIS计算方法。在分析目标优先级的主要影响因素基础上,定义了各影响因素的影响系数。同时结合Vague集的TOPSIS法给出了目标优先级的计算步骤,为目标优先级求解提供了一种新途径。并结合仿真算例表明该方法的合理性与有效性。 相似文献
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针对作战效能评估过程中评价指标值同时存在精确数、区间数和语言类模糊数的情况,引入区间数与灰决策原理,提出了一种基于区间数与灰决策的作战效能评估模型。结合案例分析,对模型合理性进行验证,结果表明,该模型能够真实地反映武器装备作战效能的综合评估值。 相似文献
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传统的聚合解聚方法仅能解决语法层的数据聚合解聚的参数静态匹配问题,却不能解决联邦一致性的其他两个重要的方面:数据的语义匹配合理性及联邦运行中的动态一致性。为了解决以上两个问题,提出了一种本体驱动的多分辨率联邦一致性维护框架——OCM框架。该框架基于本体创建与融合技术构建联邦本体,通过邦员本体与联邦本体间的映射,解决了联邦数据匹配的合理性问题;基于聚合解聚方法,引入管理与协调联邦实体状态的邦员,通过合理设计联邦的实时对象更新及交互机制,实现了联邦实体状态的实时一致性。实验结果表明:OCM框架能有效保持联邦中多分辨率实体的状态一致,并且由于联邦本体的可重用性,对邦员的增加与退出不敏感,因此联邦的重组合也具有一定的借鉴价值。 相似文献
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当前统计模型能真实地反映目标机动范围和强度的变化,是目前较好的实用模型。大量实验表明该算法在跟踪机动目标时具有良好的跟踪结果。然而实验中也发现该算法在跟踪具有加速度的目标机动情况时,其速度与加速度估计的动态时延明显位置误差较大,因此不能很好地实时反映目标的机动情况。因此需要进行新的调整参数的设定与比较,使其克服以上的缺点,文章借鉴强跟踪滤波器,在滤波器状态预测协方差矩阵中引入了加权因子并利用M atlab仿真技术,针对当前统计模型中对动态时延影响比较大的几个重要参数,进行了仿真对比和调整。跟踪结果表明:动态时延明显减小,位置误差大幅下降,达到了比较理想的跟踪效果。 相似文献
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