基于遗传神经网络的装备研制作战需求方案评价

针对评价问题的实际情况,利用神经网络良好的自适应性和遗传算法强大的全局搜索能力,采用遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络算法解决装备研制作战需求方案评价问题。通过样本数据训练,提高了评价的准确性和适应性。仿真实验表明,该算法能够较好地克服人为因素和随机性的影响,其稳定性和精确性也有较高。     

基于策略偏好模糊矩阵对策的协同决策方法

基于OODA环作战理论,分析了协同作战的主要环节和机制,提出用对策论研究协同决策的思路.然后针对经典矩阵对策和模糊矩阵对策的不足,提出了一种策略偏好模糊矩阵对策模型,给出了基于模糊规划的最优策略求解算法.并以防空导弹混编群对抗反辐射导弹及载机时的纵向协同决策问题为案例,给出了协同决策的方法.     

基于模糊综合评判法的敌空袭主攻方向预测研究

针对主攻方向预测的主要特点,运用模糊理论探索解决其主观推理、决策问题。应用隶属函数及变权重模糊综合评判方法分析,建立了评估模型,得到了类似人主观判断的结果,最后通过示例说明应用模糊综合评判法预测主攻方向的可行性。     

基于熵权的舰炮武器系统维修保障能力模糊综合评判

针对现有装备维修保障体制的特点,建立起舰炮武器系统维修保障指标体系,综合运用熵权和模糊综合评判法对某型舰炮武器系统维修保障能力进行评估。该方法用熵权确定权重,加重了评价体系本身的重要程度,充分利用了被评判指标的信息量,并且根据模糊评判的需要构造了评分隶属函数,使定性分析和定量分析很好的相互融合。仿真结果表明该方法可行,对科学、客观地评估舰炮武器系统维修保障能力有一定的应用价值。     

宝剑锋自磨砺出

新年伊始,吉林某预备役步兵师在严寒恶劣天候、复杂电磁环境中开始了为期一周的冬季适应性训练。全面检验和提高了严寒条件下部队的指挥控制、远程机动和综合保障等能力。     

适应军事斗争准备需要加强国防动员一体化建设

国防动员一体化,是指以信息系统为支撑,以综合集成为手段,对军事需求、动员保障、作战行动实施有效链接,对各种动员要素进行系统集成,确保动员与作战无缝链接、融为一体、实时互动的一种动员样式.与传统动员相比,一体化国防动员具有许多新的特点.     

基于博弈论组合赋权-TOPSIS法的战时装备维修保障点配置方案评价

针对战时装备维修保障点配置受多种因素影响、保障指挥员难以快速有效地评价保障点配置方案合理性的问题,提出一种战时装备维修保障点选址方案评价方法。综合考虑战场环境、自然环境和交通条件等多方面因素,构建了战时装备维修保障点配置方案评价指标体系并对各指标进行量化分析;基于博弈论思想进一步优化AHP-熵权主客观组合权重,结合TOPSIS法实现战时装备维修保障点配置方案的定量评价,通过示例验证了该方法的合理性和有效性。     

多因素模糊模式识别在国民经济动员方案选择中的应用

文章根据国民经济动员方案的特点,使用模糊集理论中模式识别的贴近度概念与择近原则,建立了基于模糊集的经济动员方案优选模型。     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

潜艇兵力作战方案选优软件的设计与实现

对联合封锁中潜艇兵力作战方案选优问题进行了研究,针对在只有一个选优指标时,人们通过比较分析法能够容易地准确判别方案优劣的特点,综合采用了改进的层次分析法、模糊综合评判等方法设计并实现了方案的选优。通过验证,该软件在应用于作战方案多目标决策等复杂系统时是适用的和可靠的,并且此软件较为简便,可操作性强。