数据挖掘技术在合成旅装备保障能力评估中的应用

在合成旅装备保障能力评估过程中,数据挖掘技术是评估数据处理的重要手段,其能够快速高效地获取有价值的评估信息。在分析合成旅装备保障能力评估数据特征基础上,构建了合成旅装备保障能力评估数据挖掘体系架构,分析研究了在合成旅装备保障能力评估中应用数据挖掘所涉及的贝叶斯分类、层次聚类分析和Apriori关联规则分析等关键技术,研究成果可为合成旅装备保障能力评估数据处理工作提供技术支撑。     

基于GOMS模型的语音手势交互效率评估

针对语音、手势等新型交互手段在指控系统应用中存在的交互效率难以评估的问题,在分析传统二维图形用户界面GOMS交互效率评估的基础上,提出了一种面向增强现实指挥的人机交互GOMS模型,该模型结合增强现实环境下三维界面、多通道交互等特点进行改进设计,通过分析不同交互方式使用时间及不同交互场景对交互操作时间的影响,预测用户完成某项任务所需的时间,量化不同交互方式的绩效,为交互系统优化设计提供依据和参考。     

美军心理战效果评估方法与特点

本文主要介绍了美军“心理作战效果分析系统”和“心理作战评估格式”两个基本的评估工具,并对它们的特点进行分析。     

美军HPM效能评估模型及仿真工具箱

鉴于高功率微波(HPM)效应研究耗时、昂贵及其效能评估的复杂性,美国多个军种开发了能够在减少效应实验需求的同时进行效能评估的HPM评估模型及仿真工具箱.本文重点介绍了美军开发的DREAM、RF-PROTEC、JERM和HPM LAVA四款模型和仿真工具箱,对每款模型和工具箱的主要功能、特点、开发机构及诞生时间等进行了介...     

无人机极限边界性能突变模型和评估方法

近年来,无人机的应用范围不断扩大,投入数量呈指数增长,获取无人机在实际环境下的能力底数已成为现阶段的现实需求。无人机执行飞行任务的能力随着使用包线扩展和环境逐渐恶化,其性能由渐变到发生量变,最终在极限边界附近突变、质变。这一过程具有非线性、跳跃性,结果具有显著的突变特征,即在相对较短的时间内,无人机从具备执行飞行任务能力的状态突然转化为丧失飞行能力的状态。引入突变理论,依据系统的内在作用机理将无人机极限边界性能评价问题转变为由多个控制变量组成的系统,提出突变模型和评估方法,并从无人机自身能力和外部环境影响两个方面解构无人机的有效飞行时间模型及推论,构建无人机极限边界性能结构层次,建立极限边界性能评价原则和步骤,获取无人机极限边界性能与正常性能使用、不同类型无人机极限边界性能的对比关系,为探索无人机极限边界性能和不稳定状态提供解决方案。     

面向装备体系试验评估不确定性的两类模型对比

面向装备体系试验评估的不确定性,采用响应函数、复杂网络等两类模型分析待评估的数据源及方法特点的差异。结合装备体系效能典型指标及体系适用性,一类采用“试验设计-响应函数-迭代优化”方法对装备体系的作战效能进行评估,另一类采用“单元-多层网络-体系”模式构设多层网络化模型。在此基础上,对装备体系的适用性进行分析。分析两类方法对任务完成度的支撑力度,并基于不确定性对比两类方法所得结果。两类模型从不同角度考虑了装备单元固有特性、单元之间关系、装备体系的耦合效应与涌现效应。该研究可为装备体系试验评估提供不同对比思路。     

武器作战效能指数模型与量纲分析理论

本文研究了度量武器作战效能的指数方法。在分析幂指数积模型和介绍量纲分析理论的基础上 ,进一步提出了构造武器作战效能指数模型的一般方法 ,这种方法是幂指数积模型的深化和发展。文章首先分析了幂指数积模型的优点、局限性及产生局限性的原因 ,进而介绍了量纲分析的概念及用量纲分析求出的无量纲数构造指数模型的方法。     

目标区域局部特征和局部图像质量相结合的激光干扰效果评估

为客观描述光电成像系统激光干扰效果,提出目标区域局部特征和图像质量相结合的干扰效果评估算法。图像的局部特征用特征点描述,图像质量用结构相似度指数描述。该算法利用特征点匹配算法确定场景图像中的目标区域,计算干扰前后目标区域内特征点数量的变化、干扰后目标区域内未饱和面积所占的比重以及目标区域内图像的结构相似度指数,并将上述各参数相乘得到最终的评价指标。利用该方法对典型激光干扰图像进行评估,结果表明:在不同入射功率和不同光斑位置情况下,所提评估指标比单独使用结构相似度的评估指标具有更大的取值范围和更明显的非线性变化特征。这说明:该指标能够反映光电成像系统激光干扰过程的丰富细节,更加适合激光干扰效果的评估。     

基于体系仿真大数据的效能评估方法

随着复杂系统仿真技术、计算能力和数据管理能力的发展,仿真数据逐步呈现大数据特点,评估指标之间也存在高维度、高冗余、高相关等突出问题。结合上述背景,分析了基于体系仿真的效能评估问题研究现状,介绍了深度学习技术的研究进展。指出采用合理的指标约简方法、使用高效的神经网络模型进行效能评估是下一步的研究重点。