基于软聚类的模糊类语言模型

基于类的语言模型被认为是解决数据稀疏的有效方法。众所周知,自然语言中存在着大量一词多义、一词多性的现象,这在传统基于硬聚类的词类划分下无法表达。而基于软聚类的类语言模型采用大数定律,依然没有摆脱在最终计算时一词一类的思维模式。为解决此类问题,基于词的软聚类,结合模糊数学,提出了词的隶属度,以及基于隶属度的模糊类语言模型。该模型提高了传统类语言模型对训练语料中历史信息的利用率,较基于词的语言模型能给未出现词对提供更多的类内参考数据。设计了一个小语料集的实验,结果表明在数据稀疏条件下,较传统的类语言模型有更好的效果。     

复杂虚拟训练仿真系统设计研究北大核心

为了满足信息化条件下复杂装备虚拟训练的需求,在阐述了装备虚拟训练仿真系统的分类的基础上,将训练与试验使能体系结构与高层体系结构进行对比分析,建立了基于二者相结合的系统运行支撑总体框架,描述了训练系统所包含的岗位教学演示、单兵与协同岗位训练、指挥视角监测等基本功能,设计了仿真系统的数据交互与工作流程,并结合虚拟训练仿真系统的实例,说明系统的实现形式。     

基于直觉模糊的编队舰空导弹类型优选模型北大核心

从防空反导角度,对装备单型号舰空导弹水面舰艇进行战术编组的本质就是舰空导弹类型的选择。针对水面舰艇编队舰空导弹类型选择问题,建立了基于直觉模糊的编队舰空导弹类型优选模型,并结合实例检验了模型的有效性,对水面舰艇编队编成具有一定的指导意义。     

雷达状态监测与性能综合评估系统的设计与实现

针对现代雷达技术密集、结构复杂,性能与质量评估困难,缺乏定量评价方法等问题,采用智能监测与自动测试、模糊综合评判等技术,设计了一种雷达状态监测与性能综合评估系统,实现了以基于监测数据为主,融合履历数据、环境数据的雷达系统质量状态综合评估。在介绍系统总体结构的基础上,详细阐述了状态监测系统与综合评估系统的设计原理,并给出了系统在典型雷达上的实例应用。经验证,该系统设计合理可行,能够较好地对雷达系统性能进行综合评估。     

基于评估的任务间隔期维修任务选择方法

针对任务间隔期维修任务的选择问题,提出了求解该问题的方法。首先,给出了维修任务优先级评估指标,以及修理有效性评估指标;然后,提出了AHP-熵-DEA-TOPSIS方法,用来确定维修任务的优先级,以及修理有效性;接着建立基于维修效果的数学规划模型,其目标是使维修方案的加权有效性总和在满足维修资源约束条件下最大化。最后,应用该方法对具体示例进行了求解,验证了方法的有效性和可行性。分析表明所求得的维修任务选择方案能够充分利用各种信息,具有较强的可信性与实用性,有助于维修管理人员对维修任务选择进行优化。     

一类非线性时滞系统的时滞相关稳定性分析

针对一类非线性时变时滞系统,基于T-S模糊模型,采用自由权矩阵的方法,研究了该系统的稳定性问题。设计了一个与系统状态变量的导数有关的模糊控制器,推导出该控制器使闭环系统渐近稳定的充分条件,该条件等价于一类线性矩阵不等式（LMI）的可解性,并以仿真算例证明了控制器的有效性。     

任务成功性优先的多属性维修决策研究

针对现代武器装备执行任务的特点提出了任务成功性优先的多属性维修决策方法。通过以任务成功性为中心的装备维修决策确保装备的任务成功性,利用模糊多属性决策方法对装备的维修费用、维修时间等其他影响维修决策的因素进行综合考虑,使装备的维修策略在确保任务成功性的前提下有进一步的优化。通过应用示例表明了该方法的可用性。     

基于熵权TOPSIS法的多方案保障性评价研究

为了提高武器系统的综合保障能力和系统决策水平,将一种基于熵权TOPSIS的多方案评价方法应用于保障性评价当中。通过指标数值间的差异程度确定熵权,并将熵权与专家权重进行综合,克服了传统熵权评价法只反映客观的信息,而忽略人的主观重视程度的弊端。实例分析表明,该方法能够主客观相结合,可操作性较强,具有一定的应用价值。     

炮兵火力计划方案优选的模糊物元理想解模型

利用物元分析方法,构造了评价方案复合模糊物元、理想物元和评价指标的权重物元,计算各方案到理想方案的距离,得到各方案与理想方案的相对贴近度,完成了对各方案的排序优选。实例分析结果证明了该方法的可行性。     

复杂仿真系统可信度评估辅助工具设计与实现

为了提高复杂仿真系统可信度评估的工作效率,保证评估活动的规范化,设计并开发了复杂仿真系统可信度评估辅助工具——CEAT(credibility evaluation assistant tool).分析了复杂仿真系统可信度评估所面临的问题及其实现自动化的迫切需要,并讨论了国内外的研究现状.详细阐述了CEAT的功能特点和总体结构设计,深入探讨了各关键模块的具体实现,并通过应用实例说明了该工具的设计和实现是合理有效的,实现了可信度评估的自动化.