比例规则后件的T-S模糊模型辨识方法

模糊划分应满足测量准则,这一点常被忽略。采用余弦平方函数作为隶属函数,解决了曲线型隶属函数在模糊化分后满足测量准则问题。T-S模糊模型后件由线性函数构成,以局部线性化方式实现全局非线性,通过分段性逼近辨识曲线,常用于系统辨识中,但其辨识参数多是其主要问题。比例规则后件的T-S模糊系统具有万能逼近特性,且构成参数少,用于非线性系统的辨识中,可以减少辨识参数,提高辨识速度。给出其在系统辨识中应用的方法,并通过仿真实例说明本方法的有效性。     

一种改进的武器效能评估方法

提出了改进的武器系统效能模糊评估方法,避免了原有方法存在的问题。将武器系统效能评估视为模糊多准则决策问题,通过“目标-准则-系统”层次结构,利用5个模糊比率表示判断矩阵和准则权重向量,将问题转化为模糊数的排序问题,从而选出被评武器系统最优者。与两种武器系统效能评估方法的比较显示新方法是可信有效的。     

装甲机械化部队综合信息系统效能评估

首先通过对装甲机械化部队综合信息系统的功能需求进行分析,并结合建立效能评估指标体系所遵循的原则,建立了效能评估指标体系.然后介绍了确定评估指标体系各指标权重的AHP法,并建立了对装甲机械化部队综合信息系统进行效能评估的模糊综合评判模型.最后通过实例说明了模型的可行性.     

基于神经网络和功率谱的水中目标信号检测方法

将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果.     

基于AHP和模糊理论的船载防空兵防空能力研究

船载防空兵在船队航渡过程中,其防空能力的强弱与否,对整个船队的安全起着不可忽视的作用。首先采用AHP法确定各因素的权重,然后运用模糊综合评判对船载防空兵的防空能力进行综合评分,主要用于对船载防空兵的防空能力进行排序,为防空兵作战指挥人员提供量化分析。     

抑制成像数据噪声的模糊多目标算法

以模糊数学和决策理论为基础,通过建立成像数据模糊指数函数及平方误差 模糊指数函数,提出了一种称为模糊多目标优化的新的算法模型,对成像数据的噪声进行抑 制实现数据优化。实验结果表明,所提出的模糊多目标优化算法模型有较强的抑制噪声能 力,理论和实验有较好的一致性。     

基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。     

Fuzzy-AHP在军械软科研管理中的应用

本文采用群组Fuzzy-AHP对军械管理软科研成果进行综合评价,给出了一个简便、可行的评价标准。军械管理系统是一个复杂的开放系统,有诸多不确定的因素存在,我们认为要提出一个适应性较强的、具有浓缩内涵和广大外延的军械管理软科研成果的评价标准,必须遵守局部服从整体、近期效果与远期效果相结合、定性分析与定量分析相结合的原则。针对军械管理软科学研究的特点,本文建立了表征软科学成果的包括价值、质量、投入在内的指标体系,构成了多目标决策数学模型,运用层次分析的方法,结合模糊评判的手段,给出了模糊评判矩阵、综合评分与排序。     

通信系统接入的智能控制

针对通信系统在传统接入控制上的一些缺点,提出了模糊神经网络接入控制方法。首先,简单介绍了通信系统的接入控制原理,指出了传统接入控制的缺点;其次,描述了模糊神经网络模型,并在此基础上对网络进行优化;最后,同传统的接入控制方法进行比较。     

神经网络能力研究

文献[1]～[3]中研究了神经网络的能力—存储能力。但我们认为神经网络的能力应包括存储能力和计算能力两个方面。本文对神经网络的存储能力和计算能力进行定量分析,并得出了许多有益的结论。