基于粗集理论证据加权的电子目标识别法

在对电子目标进行识别时,往往采取多传感器融合的D2S证据理论进行处理,但是由于传统的D2S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没有区分,基于此将粗集理论属性重要度概念应用到各传感器的重要性上,从而实现加权融合的证据理论。仿真实验及其结果表明该方法对电子目标识别是有效的,尤其在传感器受到干扰时,具有较强的现实意义。     

基于结合熵权的TOPSIS法指挥所构筑方案优选

指挥所构筑方案的优选属于多属性决策问题。分析影响指挥所构筑的诸多因素,构建指挥所构筑方案优选的准则体系,在只有判断矩阵的情况下,通过熵权法客观地确定各准则的权重系数,运用结合熵权的TOPSIS法,建立指挥所构筑方案的优选模型,同时,结合实例说明该方法的有效性。     

一种基于改进的ROUSTIDA算法的数据补齐方法

针对ROUSTIDA数据补齐方法存在的问题,提出了一种改进的ROUSTIDA数据补齐方法.该方法首先将条件属性与决策属性区分对待,优先填补决策属性值,避免了不一致决策表的产生;然后,在决策属性相同的前提下填补条件属性缺失值,扩展了原算法的使用范围;最后,通过一个实例说明改进算法补齐后的决策表的确能够获得更集中的决策规则...     

基于属性散射中心的SAR图像重构及在目标识别中的应用

提出基于属性散射中心重构的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法.该方法采用邻域匹配算法构建测试图像散射中心集与对应模板散射中心集的对应关系.并分别利用所有的测试散射中心以及匹配的模板散射中心基于属性散射中心模型重构测试图像和模板图像.在此基础上,设计重构图像之间的相似度度量并根据最大相似度的准则判定目标类别.利用MSTAR数据集在多种条件下进行了目标识别实验,验证了所研究方法的有效性.     

基于群体多属性决策的坦克武器作战能力评估

针对坦克武器系统作战能力评估新趋势,运用不完全信息群体多属性决策方法探索坦克武器系统作战能力评估问题。依据决策群体中每一决策个体的主观偏爱和信息掌握程度,形成对不同坦克武器系统在各属性下效用的不完全信息,决策群体集结各效用不完全信息形成群体偏爱,对武器系统作战能力进行排序或选优。该方法模型简单、利用计算机实现,较好地解决了信息化条件下坦克武器系统作战能力评估问题。     

深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%～18.2%,并且具有更好的识别稳定性。     

基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘

战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。     

高超声速飞行器边界层外缘参数仿真分析

以高超声速飞行器为研究对象,构建快速准确计算高超声速飞行器无黏边界层外缘参数的计算方法。拟合空气比热、比热比随温度变化曲线,建立空气属性温度划分准则。基于不同空气属性建立高超声速飞行器边界层外缘参数工程与数值计算模型,采用钝双锥模型,对比分析工程估算、无黏数值及有黏数值计算方法的计算结果。结果表明,0°攻角状态下,基于无黏流场的数值计算与工程估算和有黏数值计算的压强最大差值分别为1.19%和2.39%;10°攻角状态下,最大差值分别为5%和50%;从而证明所提出的无黏数值计算方法明显优于工程计算方法,为进一步快速准确计算高超声速飞行器气动热环境奠定了重要基础。     

基于条件熵的不完备信息系统属性约简算法

在相容关系下定义了三种不完备条件熵——H′条件熵、E′条件熵和I′条件熵,并对它们的性质进行了分析比较,研究发现,H′条件熵和I′条件熵不适用于相容关系下信息观点的约简。利用E′条件熵刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种新的基于信息论观点的启发式约简算法,它统一了完备信息系统与非完备信息系统中的约简方法。通过实例说明,该算法能得到决策表的相对约简。