基于灰色分析的联合作战营房保障决策模型

优化联合作战营房保障策略,是提高联合作战营房保障效力和保障效益的前提。联合作战营房保障具有保障层次多、范围广、任务重等特点,其保障决策系统涉及因素较多,各因素又难以精确地描述,决策过程具有模糊性。通过建立合理的联合作战营房保障评价指标体系,应用灰色关联度分析方法,构建的联合作战营房保障决策评价模型,具有较强的实用价值。最后,给出了应用实例。     

基于灰色理论与模糊神经网络的导弹性能预测

准确掌握导弹的性能质量状态是保证完成作战任务的前提条件。目前,在实弹发射演练中,为确保发射成功,通常采用先测试合格后发射的方法,难以满足未来战场上大规模、大批量、即用即射的作战要求。为满足未来作战需求,立足于以往对导弹性能参数的测试数据和日常的管理、贮存信息,结合实弹发射结果信息,运用灰色理论、模糊综合评价、模糊神经网络的方法,准确预测导弹性能质量状态,为部队管理决策提供技术支撑,为导弹部队战略决胜提供重要保证。     

导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM预测算法

遥测故障预测是保障导弹遥测系统可靠性的基础。根据导弹遥测故障的历史数据,结合GM(1,1)模型、Verhucst模型和SCGM(1,1)c模型构建了导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM组合灰色预测模型,按照预测有效度算法取得组合预测模型的权重系数。选用导弹遥测故障的训练组实际值作为原始数据,分别利用各预测模型估算对比组导弹遥测故障数据。预测结果表明,相比单一预测模型,组合灰色预测模型具备更高的故障预测精度。在验证组合灰色预测模型可行性的基础上,进一步估算了同一型号导弹未来时序的遥测故障数据,为相关部门及时改善导弹遥测技术及避免导弹故障提供理论及方法借鉴。     

基于端点梯形白化权函数的飞机保障性灰色评估

保障性评估是提高飞机保障性的有效手段。从保障性的定义出发,构建了飞机保障性评估指标体系,在利用层次分析法(AHP)确定指标权重的基础上,对三角白化权函数进行了改进,建立了基于端点梯形白化权函数灰色评估模型,很好地解决了相邻的若干类别对该类别聚类中心的影响问题,并将其应用于飞机保障性的评估,通过实例分析,验证了此评估方法的可行性,对提升飞机保障性评估的准确性有一定的参考价值。     

基于GAHP和熵法的虚拟训练综合评价

针对武器装备虚拟训练中评价一次操作数据无法客观反映受评者真实水平问题,提出了基于灰色层次分析和熵理论的虚拟训练评价方法。在获取每名受评者操作数据样本的前提下,通过灰色层次分析,确定指标层次和初始权重,利用灰色评估方法确定相应指标的灰类,对灰数归一化加权得到每个指标的评分,并确定综合总评分;引入不稳定因子,借助熵法确定受评者每个指标的不稳定性。最后,通过实例验证了方法的有效性,并根据不稳定因子和各指标评分向受评者提供了后续训练提升的建议。     

主战飞机维修保障效能评估方法

针对空军主战飞机维修保障效能难以评估的问题,首次提出了主战飞机维修保障效能评估方法。分析了飞机维修保障系统运行过程,按照"投入-产出"的原则,建立了主战飞机维修保障效能评估指标体系,运用信息熵理论和灰色系统理论,构建出了基于熵权和灰色聚类的评估指标赋权模型。结合实例验证了方法的正确性和合理性。     

基于灰色层次模型的新型装备战斗力评估

从武警部队武器装备快速形成战斗力的客观需求出发,分析了影响新型装备战斗力生成的关键因素,建立了装备战斗力生成评估指标体系。从装备的质量标准、装备的数量标准、人员与装备的有效结合、装备的综合保障能力、装备的能动性等5个方面进行评估,运用层次分析法以及灰色理论,对装备形成战斗力进行综合评估。并以部队现役某型装甲防暴车为例,通过求解其评估值,证明该方法的可行性,为部队实践和装备战斗力评估提供了参考。     

基于灰色关联分析法的巡航导弹发射阵地选择

巡航导弹发射阵地选择是部队完成发射任务的重要环节,为提高阵地选择的科学性,通过分析影响巡航导弹发射阵地选择的因素,采取将 CRITIC 法和主观赋权法相结合的组合赋权法确定权重,并运用灰色关联分析法,实现对备用巡航导弹发射阵地的排序,从而为指挥员进行阵地选择提供支持。     

武器装备作战效能灰色聚类评估

武器装备作战效能的指标是多样的,而且意义不同、量纲不同,且指标的实现值往往在数量上悬殊很大,如何在这种情况下比较好的解决作战效能综合评估问题,提出了基于灰色定权聚类和三角白化权函数的灰色聚类评估方法解决此问题,给出了应用的一般步骤。以某型水陆坦克为例,对其改装前后的作战效能进行了对比分析,并为其将来进一步改进提出了建设性建议。     

汉语语音识别中的一种音节分割方法

汉语语音识别研究中,识别单元的选取是很重要的。随着大词汇量连续语音识别研究的发展,越来越多汉语语音识别研究中选取次音节单位作为识别单元。结合汉语发音声学特性,提出了音节的重叠音素分割策略,并利用小波方法实现了音节的分割,实验证明该方法分割准确可靠。