混合模糊逻辑方法及其在雷达/红外双模制导中的应用

混合模糊逻辑方法就是利用模糊规则和对象输入输出的观测数据来辨识一个模糊逻辑系统。该方法对模糊规则和观测数据进行了预处理,给出系统模型的初始结构和参数。将该方法用于处理雷达/红外双模制导中对目标的跟踪问题。仿真表明该方法是有效的。     

神经网络中引入数值积分寻优法

本文提出了一种新的寻优方法———数值积分寻优法 ,将此方法应用于神经网络的学习算法中 ,构造了两个神经网络 ,它们与BP网络有相同功能 ,且不出现BP网络的局部极小问题 ,收敛速度比BP网快     

模糊群体决策的多方案评价方法

针对多方案评估中因素评价难于精确表示的问题,提出了一种基于模糊语言变量和OWA(OrderedWeightedAveraging)集结算子的群体评价模型与方法,给出各因素的方案两两对比偏好语言评价值,并通过对多决策者、子因素、主因素的三次集结和对模型中α值的恰当选取,可得到方案集的优序排列。该方法可行、有效,可为群体决策提供新的途径。     

一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法研究

提出了一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法.利用模糊C 均值聚类法对测量空间进行分割,再利用模糊规则对分割后的子空间分别采用BP网络进行逼近,从而获得不同子空间故障输出与测量输入的非线性动力学特性.计算机仿真表明该网络具有良好的泛化性能,方案可行.     

反导拦截弹主动段神经网络中制导律研究

针对远程反导拦截的需求,提出了一种主动段神经网络中制导律.仿真研究表明,所提出的神经网络中制导律能近似跟踪优化弹道,对弹道倾角扰动、速度干扰和预测命中点变化具有较强的鲁棒性.     

倾斜转弯导弹非线性系统逆控制研究

利用BP神经网络对倾斜转弯导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,进而应用逆系统方法设计了一种用于解决倾斜转弯导弹非线性控制问题的经典控制与神经网络在线自学习相结合的控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪.仿真结果表明,该方案可实现对倾斜转弯导弹系统的非线性控制,且具有较强的鲁棒性.     

基于脉内特征的雷达信号分选新方法

提出了一种基于脉内特征和基于核方法的模糊C-均值算法(KFCM)相结合的雷达信号分选方法.首先利用小波变换法提取雷达信号的脉内特征,然后基于KFCM对信号进行分选.计算机仿真表明,在满足一定信噪比的条件下,该方法可以准确地实现雷达信号的分选.     

一类模糊多目标双矩阵对策的粒子群优化算法

针对一类具有模糊目标的多目标双矩阵对策给出了基于粒子群优化的求解算法.讨论了当模糊目标的隶属函数是线性函数时纳什均衡解的判定定理;构造的粒子群优化算法,通过随机初始点以及迭代粒子的归一化,保证粒子群始终保持在时策的可行策略空间内,避免了在随机搜索中产生无效的粒子,提高了用粒子群优化算法求解纳什均衡解的计算性能.给出的一个数值算例验证了该算法的有效性.     

基于时敏目标打击的优先级排序模型研究

研究了联合空中作战对时敏目标的优先级排序问题。首先分析了影响时敏目标优先级排序的主要因素,并采用层次分析法定量地确定各主要因素权重;然后建立了时敏目标优先级排序的模糊优化模型;最后通过应用案例仿真,其结果验证了模型的有效性。     

基于灰色聚类和模糊综合评判的装备——装备群健康状态评估

针对目前装备健康状态评估存在的问题,建立了一个基于灰色聚类和模糊综合评判的“装备-装备群”两级评估模型。该模型利用灰色聚类法来评估单个装备的健康状态,将得到的单个装备健康状态的聚类系数向量作为模糊综合评判的隶属度向量,利用模糊综合评判技术来评估装备群的整体健康状态。详细论述了评估模型建立的关键问题：健康状态的分级、评估指标、白化权函数以及权重的确定。最后通过实例分析表明,该模型评估结果合理,可操作性强。