一种改进的D-S冲突证据合成方法

产生反直觉结果是D-S证据理论在融合冲突证据时经常出现的问题,为了解决这一问题,提出一种改进的D-S冲突证据合成方法。利用Pignistic概率距离衡量证据间的冲突;同时,引进证据间相似度、支持度、确定度、决策度以及可信度来共同确定证据的权重,合理地分配冲突在各命题的比例;并对存在冲突的证据进行修正处理;最后,利用统一信度函数模型对证据进行合成。通过算例验证并与其他方法进行对比表明,所研究的方法在处理冲突证据时优于其他方法,鲁棒性和收敛性更好。     

基于改进D-S证据理论的雷达生存效能

为了综合分析雷达的生存效能,通过调整非关键因素和不确定因素的基本可信度对证据理论中证据合成规则进行了改进,并基于改进D-S证据理论提出了雷达生存效能评估模型.改进后的证据合成规则不仅减小了证据的冲突,而且仍然满足证据的基本可信度之和为1的基本要求,保持Dempster合成规则所具有的可交换性.通过雷达生存效能模型应用的一个实际例子计算表明,证据理论是一种科学的效能评估方法,具有可行性和实用性,改进后的证据合成规则能够较好地分析雷达的生存效能.     

基于规则库的陆军作战指挥活动仿真建模

为了更好地满足联合作战方案实验论证对陆军作战行动的要求,提出了一种基于规则库的陆军作战指挥活动仿真模型构建方法。这种模型将作战行动中的各种指挥行为和行动行为规则化入库,以行为规则调用的方式组织构建,该方法只要对实体（指挥实体、执行实体）和规则库进行组织和维护,就可以构建出能够满足各种作战样式下作战方案实验论证的陆军作战指挥活动仿真模型,避免了依托人工智能、神经网络等理论进行模型构建带来的不确定因素。     

面向规则的一体化建模支持系统研究

在对一体化建模方法理论研究的基础上,结合军事建模活动的特点,提出了面向规则的一体化建模方法,并设计了面向规则的一体化建模支持系统的基本框架,对各组成部分进行了说明,分析了实现该系统所需要解决的关键技术问题。     

移动代理的分布式系统监控模型研究与实现

提出将一种移动Agent与专家系统技术相结合的分布式网络故障诊断系统模型,该模型能够提高故障诊断效率,缩短系统响应时间,降低诊断时网络流量.提高诊断的智能性与容错性,克服了传统集中式故障诊断的诸多缺点.     

改进的Apriori数据挖掘算法的应用

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的基本算法.针对防区外联合攻击武器系统在仿真过程中产生的大量数据,利用Apriori算法对仿真结果进行分析,得出一些有参考价值的规则,实现了关联规则挖掘在军用系统仿真中的应用.并对Apriori算法存在的问题进行了一些改进,用新的修剪策略,提高了算法的效率;增加独立性检验,进一步保证了关联规则的正确性.     

模糊启发规则的防空作战智能指控系统决策

为提高防空作战智能指控系统决策效率,在充分考虑专家经验知识的基础上,利用模糊启发规则对智能指控系统决策模型中的规则和推理方法进行改进.通过对防空作战打击决策输出结果的编程计算,得到打击决策输出方案与实际作战决策结果一致.该方法可使模糊规则条数减少,输入向量和模糊矩阵的维数降低,推理计算速度加快,却不影响最终决策输出结果.     

装备保障能力评估指标选择方法研究

针对当前装备保障能力评估指标选择方法存在主观性较大、评估精度低、评估结果一致性差等问题,提出了3种装备保障能力评估指标确定方法。依据面向能力的思路,通过对能力、性能与特性关系的分析提出了指标确定方法;基于本体论与文本挖掘技术,对装备保障能力相关文本的特征进行表示和提取,最后定义合适的文本挖掘泛化规则提炼出评估指标和权重;利用FP-Growth关联规则和模糊贝叶斯网络建立混合模型获取评估指标及权重,最后通过案例验证各方法的客观性、有效性和一致性。     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计研究

城市中往往存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围的路网的交通流起着很大的影响,需要优先保持此路口的通畅.针对以上情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,本文提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法(TIPSO),并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练获取到比人工设定的更优的模糊规则.