TBM模型的目标综合识别算法

利用电子支援措施(ESM)和光学成像传感器等不同类型传感器进行目标综合识别,是现代综合电子战中的一个重要研究课题。TBM是D-S证据理论的一个扩展模型,它研究了D-S证据理论的动态部分,从数据融合的角度来看,它是一种层次化的递进模型,尤其适用于需要逐层进行数据、特征或决策级融合的融合系统。提出了一种基于TBM模型的异类传感器目标综合识别算法,充分利用了电子侦察和光学成像侦察提供的独立、互补的信息,获得了对目标的有效识别。仿真结果证明了这种算法的有效性。     

基于fsQCA的装备动员力量能力生成模式研究

装备动员力量建设,是实现建制力量与动员力量优势互补、提高装备保障能力的有效途径。应用模糊集定性比较分析(fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis,fsQCA)方法,探寻影响动员力量运用效果的原因组态。研究发现,不存在单一影响装备动员力量运用效果的必要条件;分析得出能够产生高水平动员力量运用效果的两种装备动员力量生成模式,分别是排故能力强的技术型装备动员力量和筹组能力强的指挥型装备动员力量。所提方法可为提升装备动员力量运用效果提供理论支撑。     

双枝模糊评判在舰炮性能评估中的应用

针对舰炮武器性能指标,运用双枝模糊决策方法对舰炮武器性能进行综合评估。该方法提出了新的论域[-1,1]使评估更能符合人的思维逻辑,能够客观的对舰炮性能进行评估,通过对多中舰炮的具体参数指标进评估,得出各种舰炮的性能优劣的排序,具体的数学模型仿真表明,对舰炮武器性能的评估是行之有效的。     

基于区间直觉模糊集的目标优先级求解方法

针对复杂防空作战环境下多目标优先级难以准确评估的问题,提出了基于区间直觉模糊集理论的目标优先级求解算法。首先系统分析了影响目标优先级的因素以及各影响因素与目标优先级之间的非线性关系。其次,对区间直觉模糊集的得分函数和精确函数进行了改进,考虑了犹豫度信息对决策结果的影响,并且提出了基于得分函数和精确函数的目标优先级求解算法。最后通过仿真算例验证了算法的有效性。     

基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类的反导目标识别方法研究

在不确定信息反导目标识别的背景下,针对不确定信息处理和现有的基于欧几里得距离的模糊C-means聚类算法的性能问题,首先采用直觉模糊集对其进行描述与分析,同时,将聚类目标函数中的欧几里得距离替换为模糊对称交互熵距离,提出了一种基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类(Intuitionistic fuzzy symmetric cross entropy C-means,IFSCECM)算法,通过采用IRIS数据集算例分析对比,证实该算法的可行性和有效性.其次,根据弹道目标识别的特性,将IFSCECM算法应用于反导目标识别中,并采用多特征综合识别方法对来袭弹道目标威胁群进行分类识别研究.最后,通过仿真实验和对比分析表明该反导目标识别方法的可行性、有效性和优越性,具有较高的应用价值.     

一种海上编队通信的反干扰效能评估方法

针对海上编队通信反干扰效能评估问题,建立了海上编队通信反干扰效能评估指标体系。利用直觉模糊集描述评估指标值,基于熵的物理意义采用模糊熵在指标权重完全未知的情况下求取指标权重,利用同时考虑指标权重和位置权重的IFHA算子集结指标信息,提供效能评估方法,并利用直觉模糊数排序方法比较待评估方案优劣,对方法进行了实例分析。所提供的方法很大程度克服了评估过程中主观因素的影响,对研究类似问题具有借鉴意义。     

培养学生数学思维的方法和途径

数学思维是以数学问题为载体,通过提出问题、解决问题的形式,达到对数学模式结构的本质的一般性认识的思维过程。认真分析数学思维的类型及其特点,培养数学思维的方法。     

基于组合赋权和直觉模糊集的合成营作战能力评估

针对评估指标权重未知、各时段权重信息已知的合成营动态作战能力评估问题.从作战要素的角度建立评估指标体系,利用组合赋权法获得评估指标的权重信息,最后在传统VIKOR方法思想的基础上,结合直觉模糊数的计算法则,利用直觉模糊加权平均算子(IFWA)对多个时段的评估结果进行集成,进而对每个合成营的作战能力进行评估.其结果与利用TOPSIS方法获得的结果进行比较,验证了该模型的可行性,为合成营作战能力评估提供一种新的思路.     

分布式指挥条件下作战方案模糊优选方法

分布式指挥是指各级各类指挥实体,在异地分散配置的状态下,依托网络化的指挥信息系统,进行的指挥控制活动.实现分布式指挥的关键是不确定性指挥信息的精确表达,并以此为基础构建相应的指挥信息融合方法.通过将此过程中的作战方案模糊优选问题建模为概率犹豫模糊环境下、属性权重未知的多属性决策问题,为异地分散配置的指挥实体快速达成共识提供适宜的信息描述工具,并构建基于客观赋权的分布式指挥信息融合方法.数值结果表明,给出的两种指挥信息融合方法能得到一致的排序结果.     

面向城市作战的坦克分队多目标威胁评估

针对传统TOPSIS方法在解决坦克分队战场目标威胁评估时所包含评估指标信息不完整的问题,提出了利用直觉模糊熵改进的TOPSIS多目标威胁评估方法。根据城市作战特点建立坦克分队战场目标威胁评估指标体系,明确评估指标评价语言与直觉模糊数之间的对应关系,利用组合赋权法确定评估指标权重,利用直觉模糊熵改进的TOPSIS方法对城市作战中坦克分队单时刻、多目标威胁评估进行仿真分析,得出最终的目标威胁排序。结果表明,所提算法包含评估指标评价信息完整,并能对决策者风险偏好进行灵敏度分析,灵活性强,可靠性高。