模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

基于模糊聚类的舰载机超视距空战火力分配模型

针对舰载机超视距协同交战中对多个敌机目标火力分配优化问题,在建立舰载机超视距协同优势空战态势的基础上,提出了一种协同交战火力分配模型及算法.该模型基于舰载机超视距攻击作战规则,通过模糊综合评判专家系统,分析、计算目标威胁度量和效能度量,将打击目标的随机性和不确定性与聚类算法的反馈相结合,实现快速有效的搜索和寻优求解.仿...     

模糊变权法在通信保障能力评估中的应用

分析了通信保障应注重提高的六种能力,给出了运用模糊变权法求变化权重的方法,并通过示例计算进行分析,得出结论,为通信保障能力评估提供了一定的理论依据。     

基于模糊聚类的粒子群算法在雷达组网优化布站中的应用

提出了一种基于模糊C-均值聚类的粒子群算法,将其应用于雷达组网优化布站.定性分析了雷达组网布站原则并对其量化,建立了优化布站的数学模型.为加快求解速度,结合模糊C-均值聚类对标准粒子群算法进行了改进,给出了基于模糊C-均值聚类的粒子群算法在该优化问题中的设计方法,并与标准粒子群算法和遗传算法进行了仿真对比.结果表明,该方法能够快速得出雷达组网优化布站方案,验证了雷达组网布站模型的可行性和改进算法的有效性.     

基于神经网络的模糊理论在桥梁状态评估中的应用

探讨了模糊数学中的隶属函数在桥梁技术等级状态评估中的应用.在研究现有桥梁状态评估方法的基础上,把人工神经网络和模糊数学理论结合起来应用于大跨度预应力斜拉桥的等级状态评估,建立了基于三层神经元的模糊神经网络模型,并建立结构损伤度函数及等级隶属度模型,通过样本学习训练,获取评估专家的知识及直觉思维,最终确定桥梁所对应的技术状态等级.以检测的480组索力数据作为学习样本,另外4组作为验证样本进行了索力状态评估预测.计算结果表明,网络预测值与期望值吻合良好.     

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.     

舰艇系统损伤等级模糊神经网络评估模型

在对舰艇系统损伤等级评估体系分析的基础上,建立了舰艇系统损伤等级的模糊神经网络评估模型框架.设计了框架项层模糊神经网络评估模型的模糊集合和训练样本,并对此模糊神经网络模型进行了训练.通过测试样本仿真,发现此模糊神经网络模型具有较好的评估精度.基于模糊神经网络模型的舰艇系统损伤等级评估方法克服了以往简单加权评估模型的不合理性,为舰艇系统损伤等级评估提出了一个新的评估理念.     

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。