基于FCA-DEA方法的装备维修保障能力评价

文章基于模糊综合评价与数据包络分析综合分析方法（FCA—DEA）,针对装备维修保障的特点,提出了装备维修保障能力评价指标体系,采用模糊综合评价对维修保障能力进行初步评估,并构建适合能力评价的DEA模型,研究了评估结果的有效性及改进方法,为部队进行装备维修保障能力评估提供思路。     

基于熵权的岸基油料保障设施设备效能评估

岸基油料保障是舰艇油料保障的重要方式,岸基油料保障设施设备效能直接影响舰艇油料保障效率。通过对影响岸基油料保障设施设备效能因素的分析,从储油设施设备、输油设施设备、油料装卸加注设施设备3个方面建立了评价指标体系。针对评价中指标权重确定时主观性较强的缺点,引入信息熵的概念进行评价指标权重的计算,建立了基于熵权的岸基油料保障设施设备效能评估模型。通过对3个基地岸基油料保障设施设备效能的实例分析,验证了模型,为舰艇岸基油料保障提供了决策依据。     

基于模糊聚类方法的机场目标选择模型

在现代战争中,机场作为一个战略级别的目标,要发挥其整体的作用需要目标群中的每个子目标都能最大限度地相互配合,使其本身的价值充分地体现出来.针对当前在目标选择上片面的问题,根据模糊聚类方法的基本原理,结合机场本身的特征进行改进,构建了机场目标选择模型,通过计算,证明可以克服以往目标打击方案界定的不明确性,避免了选择目标的单一化.     

油料装备智能维修决策系统研究

在分析油料装备维修管理特点的基础上,提出油料装备智能维修决策系统体系结构,论述模型库与知识库的构建方法,描述维修推理机工作原理。针对油料装备故障诊断信息具有模糊性的特点,建立油料装备故障智能模糊诊断模型,论述故障诊断模糊规则、模糊推理步骤、模糊算子定义及其推理方式。对维修策略决策的主要影响因素进行分析,以使油料装备稳定性及经济性、维修周期达到最佳为维修策略目标,构建油料装备维修策略模型,论述维修策略原则和模型工作流程。油料装备智能维修决策系统的研究,对提高油料装备维修科学化和智能化水平,加强油料装备保障力度具有重要意义。     

随机动态规划的混合算法研究

针对随机条件下动态规划模型的主要特点,运用智能算法混合编程理论,设计了一种探索多阶段决策问题的智能混合算法.该算法首先将问题转化成一族同类型的一步决策子问题,然后利用随机模拟和遗传算法,依据训练样本形成的训练神经元网络,在单步决策中寻求最优策略和最优目标值,逐个求解,再据初始状态逆序求出最优策略序列和最优目标值.仿真结果表明,该算法具有一定的通用性,初始设计点可以随机产生,其计算精度不因函数的非线性强弱而受影响,对目标和约束的限制较少,可应用于多种形式的随机多阶段决策优化问题,较好地满足了随机动态规划模型求解和优化的要求.     

某型舰炮火控设备ANN-ES故障诊断系统智能水平检验

针对神经网络故障诊断专家系统在某型舰炮火控设备故障诊断中的应用,以系统自学习能力为主要指标,通过对系统的适应性和可拓展性检验方法的理论探讨和实例分析,衡量了基于神经网络的故障诊断专家系统的智能化水平,论证了系统的主要优越性,为系统实际应用奠定了基础.     

无人机运动模糊图像复原技术

在无人机飞行过程中,由于成像系统会受到相对运动、姿态变化、机械振动、镜头离焦以及大气湍流效应等影响,造成获取的图像产生退化.由于图像复原问题通常情况下是病态的,综合利用了无人机运动的先验信息,提出了不同运动模糊情况下点扩散函数的估计方法,采用维纳滤波复原算法估计图像,给出了适用于无人机成像制导系统的图像复原方案.最后经仿真实验证明,该算法图像复原效果好,计算量小,抗噪声鲁棒性强,有较大的工程应用价值.     

基于模糊折衷理论的目标威胁度综合评价模型

由于海洋环境的复杂性和水声信道的特殊性,多目标跟踪过程中的目标威胁评估一直是水声信号处理领域的突出难题.目标威胁度是目标分配的重要依据,必须综合考虑目标的多种特征信息.针对水下声自导系统,提出了目标威胁度评估指标体系,构建隶属度函数对各个指标进行了量化,并建立了基于模糊折衷的目标威胁度综合评价模型.仿真结果证明该方法能有效节省航程,为提高水下航行器的作战效能提供了有效途径.     

C~4ISR系统任务实时性的评价方法

提出一种定量评价C4ISR(Command Control Communication Computer Intelligence Surveillance and Reconnaissance)系统任务实时性方法--时序着色模糊时间Petri网(TCFTPN)方法.用时序逻辑公式来限制着色Petri网的变迁引发行为,用模糊时间来表示各工作过程的时延特性和降级工作问题.通过估计在规定的时间内标识从任务开始状态到达任务完成状态的概率来确定C4ISR系统的任务实时性.     

装备采购风险的BP神经网络评价模型

装备采购具有高风险的特点,科学、准确的风险评价对装备采购至关重要.传统的评价方法主观因素太强,而BP神经网络模型为装备采购风险评价开辟了新途径.首先介绍了人工神经网络模型的原理和BP算法,然后结合实例给出了用于装备采购风险评价的BP神经网络模型,采用该模型获得结果令人满意.