应用AHP法确定领导干部经济责任审计评价指标权重研究

确立包括科学的指标权重在内的评价指标体系,建立军队领导干部经济责任审计综合评价模型,是提高评价结果信度和效度的关键。文章应用层次分析法(AHP)为准确确定军队领导干部经济责任审计评价指标间权重提供了可行的途径。     

关联规则挖掘在发动机故障分析中的应用

大部分关联规则挖掘算法仅以出现频率作为阈值来产生关联规则,然而在发动机故障数据分析领域,很多关键故障的出现机率较低,采用传统的挖掘算法无法适应航空发动机故障分析的需要.提出一种新算法,称为权重式多重支持度关联规则挖掘算法,此算法可针对不同重要度的故障定出不同的支持度阈值,由此产生的关联规则,可以解决高重要度但出现较少的故障不易被挖掘的问题.     

基于改进多种群PSO算法的火炮随动系统调节器参数优化

针对传统火炮随动系统调节器参数整定难以达到最优的问题,提出一种基于K-均值与惯性权重指数递减的多种群PSO(KEDM-PSO)优化算法。为保证种群的全局搜索能力得到最优的参数,采用将初始种群划分为多个子群协同寻优的策略。综合考虑系统复杂程度、种群规模、解集的多样性及收敛性,采用K-均值算法将初始种群划分为3个子群,使3个子群协同寻优。为保持种群多样性,各子群不断地聚类重组,动态调整子群规模以更好地进化。子群寻优采用惯性权重指数递减策略,使得算法具有初期搜索范围大、速度快,后期惯性权重小,利于收敛、稳定的特点。试验表明该算法是有效可行的。     

变分自编码器结合聚类算法在空战态势评估问题上的应用

针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题,提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无监督空战态势评估方法。根据态势变化连续性特点,提出基于时间段的空战态势分类方法,将敌我双方态势划分为四类。在变分自编码器的基础上,提出了VAE-WRBM-MDN特征提取模型,即使用混合密度网络优化变分自编码器的特征提取能力和生成数据的相似度,使用权值不确定限制玻尔兹曼机优化网络的初始权值。将提取的特征分别输入到两种典型的聚类算法中进行聚类,并结合态势函数和实际战场情况修正聚类结果,形成正确的态势分类标准。在实验部分,分别进行了最优参数调整、关键特征提取、聚类以及修正实验。实验结果表明,模型态势分类正确率和运行时间均满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强,所提方法具有实际应用价值。     

基于反正切函数的测试性分配方法

针对现有主流测试性分配方法存在的分配指标过低和过高等不合理问题,分析认为其根源在于现有方法采用线性分配函数,而该函数不符合测试性指标提升规律,为此,构造了一种基于反正切函数的测试性分配函数,设计故障检测率与故障隔离率指标的分配算法,开展案例应用并与经典故障率分配法和综合加权分配法进行对比分析,结果表明随着分配权重(故障率)的变大,本方法分配指标的增幅逐渐减小,不会出现极低指标和超1指标的不合理情形。     

云模型和距离熵的TOPSIS法空战多目标威胁评估

针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在空战多目标威胁评估中对战场态势数据精度要求高这一缺陷,提出了一种基于云模型和距离熵TOPSIS法空战多目标威胁评估方法。该方法运用云模型理论对战场态势数据进行模糊表示,并通过定义云元素的大小和距离测度公式实现了两者结合。考虑目标各属性的权重对分析结果的重要性,运用距离熵理论来分配各属性的权重,进而建立加权决策云矩阵,根据相对贴近度的大小确定各方案的威胁程度。最后,通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

基于偏差熵的专家聚类赋权方法

在群决策专家聚类赋权过程中,可能出现专家给出的判断矩阵一致性比率与排序向量信息熵都相等但专家意见不同,却被赋予了相同权重的情况。针对上述问题,提出一种基于偏差熵的专家聚类赋权方法。该方法采用聚类分析的思想,基于比例构建相似系数,实现对专家群的分类;引入专家判断矩阵的一致性权重,并综合类容量构建权重指标来反映类别间的差异,确定专家类间权重;最后,在各专家类中建立偏差熵模型,依据类中专家达成一致性意见的贡献程度确定专家的类内权重,并得到专家的总体权重。具体算例表明,该方法可行有效。     

超空泡航行体锥形空化器优化设计

分析比较超空泡外形计算的不同经验公式,结果表明Guzevsky模型具有较好的精度与适用范围。建立了以减小阻力、增大空化数、增加舱内容积为优化目标的超空泡航行体锥形空化器设计模型,以权重因子法和遗传算法求解了优化问题,验证性计算结果与已有文献吻合。研究了空化数、航行体长径比等因素对超空泡航行体空化器设计的影响规律,结果表明空化数是影响航行阻力的首要因素,空化数决定了超空泡长径比并使之与航行体外形匹配,通过优化设计能够在不增加阻力的情况下有效提升航行体舱内容积。