灰数兰彻斯特方程

为解决联合作战模拟中武器装备的作战能力评估问题,提出了基于打击力、机动力、信息力、防护力、保障力等的武器装备作战能力灰色层次分析模型,目的在于提供在联合作战模拟中,对武器装备的作战能力进行比较的算法。即从打击、机动、信息、防护、保障等来考虑武器装备的性能,采用灰色层次分析的方法,根据灰数的大小确定各类各对象的优劣,由此做出作战能力的合理判断,给出了实例及求解方案。最后,提出了不同灰类的总评估系数作为损耗方程的损耗系数的设想及其算例。     

改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估

针对单独运用BP网络评估舰船装备保障资源保障能力时存在的不足,提出了一种基于改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估模型。首先构建了保障能力评估的指标体系,在此基础上,采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构。然后将遗传优化算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索能力优化BP网络的结构参数。最后进行实例计算,结果表明该方法有效克服了纯BP算法局部收敛、泛化能力弱等问题,新模型采用的算法具有收敛速度快,结果精度高的优点,适用于对保障资源保障能力的分析和评估。     

网络分析法和熵权的装备保障系统能力评估

针对传统方法在解决装备保障能力评估问题上的局限性,利用网络分析法,构建了双层网络结构的评估指标体系,以反映装备保障系统复杂的内部关系;为克服网络分析法在求解指标权重时的缺陷,结合熵权理论,提出了指标权重修正模型;兼顾平时、战时的不同评估需求,提出了基于网络分析法和熵权的综合评估模型。通过实例应用,验证了方法的可行性、有效性。     

机载自卫电子对抗仿真评估系统

根据机载自卫电子对抗试飞验证的需要,分析机载自卫电子对抗仿真评估的任务使命、结构和功能。建立了雷达系统、侦察系统、干扰系统和评估系统的数学模型,设计并开发机载自卫电子对抗仿真评估软件,为机载自卫电子对抗试飞验证提供仿真实验平台,仿真结果验证了该仿真评估系统的有效性。     

炮射悬浮式GPS干扰弹靶场试验与评估

为解决炮射悬浮式GPS干扰弹的研制与应用问题,进行了炮射悬浮式GPS干扰弹靶场试验与评估研究,提出了基于雷达、GPS接收机和计算机的靶场试验解决方案和数据处理方法,给出了基于蜂窝结构的干扰弹分布覆盖设计步骤,提出了包括功能性指标、可靠性指标和安全性指标的炮射悬浮式GPS干扰弹评估方法,定义了各评估指标的效益函数。     

粗集支持向量机的战斗机空战效能智能评估

根据现代空战特点,选取了战斗机的空战效能评估指标集,并采用粗糙集理论对指标体系进行约简,提取对空战效能影响起关键作用的特征参数,消除冗余信息,减少了支持向量的维数。支持向量机(SVM)具有结构简单、全局最优、泛化能力强的优点。根据所提取的特征参数,文中提出采用回归型支持向量机(SVR)建立空战效能智能评估模型。并通过实例与指数法和BP神经网络法计算结果进行了比较,验证了该模型的可行性和有效性。     

基于FAHP和改进模糊综合评判的地空导弹阵地优选

依据地空导弹阵地选择要求,给出了阵地选择方案评价的层次结构模型,利用模糊层次分析法确定了权重,并将模糊综合评判法与灰色系统理论相结合,建立地空导弹阵地方案选择的灰色模糊综合评判模型,利用实例进行了分析与评价,得出了其优劣排序.研究结果证明了该评价方法的正确性和实用性.     

应用知识推理的防空兵射击指挥辅助决策模型

针对现代空袭方式的新特点,提出了应用知识推理的防空兵射击指挥辅助决策模型,在已经研究比较成熟的模型算法的基础上进行了改进,并将人工智能的知识推理引入辅助决策.定量计算与定性分析相结合,为解决防空兵射击指挥这种半结构化问题提供了新的思路.     

无人侦察机作战效能评估模型

以层次分析法为基础,应用模糊评价的方法,综合考虑无人侦察机自身系统以及在作战运用中的多种情况,提出了完整的无人侦察机作战效能评估指标体系.建立了无人侦察机作战效能评估模型,从而实现了无人侦察机作战效能的定量评估,其中效能指标综合计算中融合了层次分析法和模糊系统理论.通过仿真计算,验证了模型的正确性.研究结果避免了复杂推理过程,且计算方便,可用于无人侦察机发展论证及实际作战.     

任务规划系统研究综述

任务规划系统作为举世瞩目的高科技技术,已经引起了广泛的关注和应用.目前世界上一些主要国家都在研制任务规划系统,且进展很快.为了更好地推进我国学者对于任务规划系统的研究,对任务规划系统的研究进行了全面综述.主要内容包括任务规划系统的发展、应用、主要实现方法及未来发展方向.在应用中,综述了任务规划系统在战场态势评估、无人飞行器、机器人领域的应用.在主要实现方法中,主要描述了数学规划、D*优化算法、Agent方法和遗传算法四种方法.最后给出了任务规划系统未来发展方向:现代技术的融合、发展战略级任务规划系统及未来社会任务规划系统预研.