基于模糊综合评判的网络安全风险评估

针对网络安全风险评估中影响因素复杂、指标难以量化的问题,提出了一种基于模糊综合评判的风险量化方法,建立了单一风险场景的层次化影响因素指标体系.应用实例证明,该方法所得评估结果科学合理,便于进一步的风险处理.     

模糊时滞系统控制器依赖于状态时滞的H∞控制

针对一类非线性时滞系统,研究了该系统基于T—S模糊模型的H∞控制器设计问题。采用线性矩阵不等式LMI的方法,设计一个依赖于状态时滞的模糊控制器,得到了系统存在模糊控制器的充分条件,此充分条件等价于一类线性矩阵不等式的可解性,最后通过仿真说明了控制器的有效性。     

基于模糊事件的入侵检测模型

对模糊入侵事件进行了描述,分析了模糊入侵事件间的相似性,提出了基于模糊ECA规则的入侵检测知识表示方法,并阐述了模糊ECA规则的分析过程,以解决入侵行为的不确定性。     

行动方案模糊评估模型

文章基于模糊数学的理论基础,尝试将模糊信息引入方案决策过程,提出了一种基于变权法的多因素模糊的行动方案评估模型与方法,并结合一个行动方案（COA）评估的实例,介绍了该模型的使用方法。     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。     

非线性时滞系统模糊控制的一种新方法

针对一类状态变量具有时滞的非线性系统,研究了其模糊控制器的设计问题。采用线性矩阵不等式（LMI）的方法,设计了与状态变量导数有关的模糊控制器,得到了系统存在模糊控制器的充分条件,并利用线性矩阵不等式的解给出具体的形式,最后通过仿真说明了控制器的有效性。     

小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别

针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性,提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法。为了验证该方法的有效性,试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态,以箱体振动信号作为分析信号,首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰,接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量,提取各频带能量作为特征向量输人神经网络进行状态识别,结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态。     

基于模糊动态层次分析法的军车全寿命费用模型

为研究军车最优的效费比,提出了控制军车装备费用增长的有效途径——全寿命费用管理方法,并通过模糊动态层次分析法建立了分析决策模型,将定性与定量的分析有机结合起来研究军车全寿命费用的变化趋势,有利于提高军车装备的可靠性和决策的科学性,具有较好的应用价值。     

基于BP神经网络的坦克炮火力威力评价模型

从分析不同型号坦克炮的主要性能指标入手,应用BP神经网络理论和方法探索其火力威力评价的问题.建立了坦克炮火力威力评价的BP神经网络模型,对原始评价指标进行了归一化处理,并构造了3组训练样本,利用MATLAB6.5中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对评价指标和样本进行训练、仿真,并对结果进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价指标与结果之间的非线性关系,评价坦克炮火力威力简便可靠,客观性强;研究结果可为坦克炮的进一步开发和研制提供理论参考.     

一种快速评定通信设备战损等级的方法

为解决通信设备战损等级评定中存在的问题,快速且准确地做出评定,提出了利用BP神经网络进行战损等级评定.在总结战损等级影响因素的基础上,建立了通信设备战损等级评定神经网络模型.经检验,该模型用于战时通信设备战损等级评定准确度高,具有很强的军事意义.