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.     

城市战场目标分群的组合聚类方法

为了消除或减少城市作战中灰色情报信息对态势评估中目标分群的影响,提出一种基于Chameleon算法的组合聚类方法.根据目标属性间的区间灰数关联度和目标间的距离系数得到相似度矩阵,利用Chameleon算法对目标进行初始分群,然后,对分群中各目标的属性历史数据和分群中心的属性历史数据分别进行区间灰数向量关联分析,实现了目标分群的动态维护.通过算例验证了方法的有效性.     

基于GM-ANP的维修人员保障能力评估

以维修人员保障能力评估指标体系为基础,建立基于GM-ANP的维修人员保障能力评估模型。采用网络分析法(ANP)确定各因素的权重,运用超级决策SD软件辅助计算权重;用灰色聚类评估方法(GM),确定评估样本矩阵和评估灰类,计算灰色评估权矩阵;综合权重和评估权矩阵,得出评估结果。通过实例计算表明这种评估模型的有效性和实用性。     

氮化硼先驱体的合成及其热分解特性

以硼氢化锂和硫酸铵为原料合成了氮化硼陶瓷先驱体环硼氮烷,以GC MS、FT IR和1H NMR等方法对其组成和结构进行了表征和确认.环硼氮烷在80℃左右保温72h后可以得到固化的聚硼氮烷,而后经热分解得到氮化硼陶瓷,以TG、FT IR、XRD等对聚硼氮烷的热分解行为进行了分析和表征.结果表明聚硼氮烷中仍然存在一定数量的B H和N H键,在后续的热分解过程中,会进一步发生脱氢反应,1400℃时陶瓷产率约为89.5%.B H键的断裂主要发生在800℃以前,N H键的消失则需要较高的温度.聚硼氮烷800℃热分解后无机化程度已经较高,其产物基本上为无定形的BN,在1600℃则形成h BN.     

基于证据聚类的多源传感器证据组合研究

在分析D-S证据组合公式所存在问题的基础上,根据聚类分析思想,提出了对证据进行聚类加权的证据组合方法.该方法将较为相似的证据归为一类,根据聚类结果对证据有区别地进行组合,不同类之间的证据根据聚类距离进行加权后组合,同一类证据按一种加权证据组合公式组合.应用到目标识别系统后使其性能在一定程度上得到改善.最后通过计算实例表明算法是有效的.     

一种基于柔性形态学的红外图像分割方法

红外成像制导导弹的图像分割是图像处理中的重点和难点之一.提出了一种基于柔性形态学的红外图像分割算法,首先对目标红外图像进行柔性形态运算,然后在此基础之上采用模糊c均值聚类方法将图像转化为二值图像,从而得到比较精确的分割图像.最后,通过计算机模拟实验表明:该方法性能优于传统检测算子,并且具有抑制噪声的功能.此研究对于实现红外图像的稳定跟踪具有一定的应用价值.     

信息化战场中基于智能体聚类的信息处理

研究了信息战条件下信息的处理问题,通过分析信息化战场条件下战场环境和人员的特点,提出了一种基于智能体聚类的信息处理方法,通过该方法来实现战场信息的通信、传输、交换从而协助指挥员决策。该方法的特点是可以根据战场的环境进行聚类,降低了信息的复杂度从而保证及时有效地传递消息。该方法通过智能体平台实现,具有一定智能性并减少了指挥员的决策难度,对指挥自动化而言是一个很好的实例。     

基于模糊逻辑的舰船维修经费预测

针对多输入、单输出的复杂非线性系统,基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ　模糊规则给出了一种系统预测模型,分别用模糊Ｃ－均值聚类算法和线性回归方法导出模型参数．利用该模型对舰船维修经费进行了预测,并进行了精度分析．     

最佳生物除磷条件探讨

探讨了当污泥负荷改变时,同步除磷脱氮SBR污水处理系统的生物除磷率下降幅度明显高于有机物和总氮去除率下降幅度的原因;提出了提高该工艺除磷率的新对策。研究表明,由于污泥中除磷微生物的比例较低、除磷微生物的生存能力和适应性很差、能够严重降低除磷率的工艺环节多,因此,操作条件改变对除磷率的不利影响远大于对有机物和总氮去除率的影响;保持操作条件稳定,是SBR系统获得良好除磷效果的前提。     

地空导弹武器退役的模糊聚类分析

本文对影响武器装备退役的主要因素进行了分析 ,给出了各因素的评估模型 ,运用模糊聚类法对地空导弹武器的退役进行了分析 ,为退役决策提供了一种定量分析方法