最大树法在登陆地域选择中的应用

针对登陆作战中登陆地域选择的问题,提出了一种基于最大树法的解决途径。通过对影响登陆作战中登陆地域选择的主要因素进行定性、定量分析,建立了登陆地域分类模型。以第二次世界大战中著名的登陆战例——诺曼底登陆中登陆地域选择为例,对模型进行了验证,现代数学计算结果与历史实际作战情况较好地相互吻合。     

基于灰色聚类的舰船修理厂技术创新效益评价

对技术创新效益进行客观评价是提高舰船修理厂承修能力的重要因素。舰船修理厂技术创新活动效益分为内部效益和外部效益,内部效益包括技能效益、经济效益和管理效益。构建技术创新效益评价指标体系,从技术创新效益因子分析出发,运用灰色聚类方法进行具体测算,能为舰船修理厂技术创新战略决策和具体实施提供依据。     

基于目的地预测的多相似加权目标编群方法

针对目标编群中单一算法存在的适用范围小、误分率高的问题,提出一种新的态势估计中目标编群的处理方法。首先应用Hop fie ld神经网络对态势中目标的目的地做出判断,然后采用多相似性加权策略计算出目标间的相关系数,再根据最大相关系数层次聚类算法实现编群。仿真结果表明方法能在一定程度上减小错误编群的概率,同时适用范围也得到了扩展。     

基于VD-AiNet聚类算法的空袭目标类型识别

针对防空反导作战中空袭目标类型识别问题,在分析空袭目标的主要类型、识别指标及其识别原则的基础上,将人工免疫算法中矢量距人工免疫网络聚类算法应用于抗体样本训练模块,并建立了抗体训练和目标识别的并行决策模型.最后进行了算例验证,结果表明了算法和模型的可行性和有效性.