基于证据理论的自适应协同方法在打击目标 排序中的应用

针对指挥员在选择及对打击目标排序时会产生不同结果,采用证据理论进行了协同。以各指挥员的判断作为证据理论的识别框架,采用证据加权法及对各证据的合成,确定了证据的基本可信度分配,降低了各证据间的冲突,筛选出肯定的证据,达成指挥员决策的自适应协同,实现对打击目标更为合理的排序。     

基于改进TOPSIS模型的防空多目标威胁评估

根据地空导弹武器系统作战使用原则,确定影响目标威胁程度的五个主要因素,建立目标属性矩阵,并运用群体层次分析法（AHP）和熵权法进行组合赋权,将权重运用到逼近理想解的排序法（TOPSIS法）模型中,给出了基于改进TOPSIS模型的多目标威胁评估模型与算法。实例分析表明该方法是合理和有效的。     

基于熵权多目标决策的雷达网战损装备抢修排序方法

分析了熵权的理论基础,给出了一种基于熵权多目标决策的雷达网战损装备抢修排序方法。其中,采用熵权与决策者的主观权重相结合的方法确定综合权重,使权重的确定更加合理。最后通过实例对该方法的可行性和实用性进行了说明。     

模糊多目标群决策方法的军事应用

本文利用模糊数方法表示多目标群决策中的语言评价权系数和目标评价值 ,并用模糊数排序的方法求出各方案的排序指标 ,从而得到方案的最佳排序。     

变窗长秩排序统计滤波器与噪声图象滤波

基于信号分解理论,在非线性秩排序统计滤波器基础上,提出一种新型的非线性滤波器结构——二值秩排序统计滤波器。主要工作包括:(1)提出了滤波器的定义和实现结构;(2)实现算法;(3)滤波特性分析;(4)噪声图象滤波的计算机仿真。理论分析和实验结果表明,本文提出的滤波器具有良好的脉冲干扰抑制能力和边缘保持特性,硬件实现简单。     

武器装备管理多目标决策方案的一种优选方法——综合加权排序法

本文提出武器装备管理多目标决策方案的一种优选方法——综合加权排序法,给出了该方法的原理、数学模型和计算步骤,并以实例计算进行说明。     

基于K均值排序方法的频域盲分离算法

针对频域盲分离算法中存在的排序不确定性问题,提出一种基于K-means算法的排序方法。该方法在排序中使用K-means算法对分离子信号进行整体排序,与传统相邻频点排序方法相比,大大提高了盲源分离的鲁棒性。仿真结果表明了该方法的有效性。     

属性权重信息未知的地空导弹阵地优选模型

地空导弹阵地的选择是防空兵作战指挥决策的重要内容之一,阵地的优选直接关系到防空作战任务的完成。构建了评价阵地优劣的属性体系,建立了一种属性权重信息完全未知而属性值为区间数的阵地方案优选排序计算方法,最后给出了一个应用实例。实例证明,该技术合理有效,评估结果准确,能有效减小误差。     

一种新的模糊数排序方法

先给出反映一个模糊数大于另一个模糊数可能程度的计算公式,该公式具有传递性、互补性等诸多良好的性质.然后对给定的一组模糊数,由两两之间的可能度值构建可能度矩阵,并由可能度矩阵给出模糊数的排序算法.