图论中独立支配集的最佳求解算法研究

通过对图论中独立集和支配集的深入研究,提出了独立支配集的概念,论证了独立支配集同极大独立集及极小支配集之间的内在联系,并在此基础上给出了独立支配集的最佳求解算法,从而圆满地解决了图论中独立集及支配集的求解问题,对图的着色及匹配等问题的研究均有相当重要的借鉴意义。     

低错误平层数列分割移位LDPC码构造算法研究

为降低LDPC码错误平层,提出一种基于环分类搜索的数列分割移位LDPC码构造算法。该算法具有码长、码率和列重的任意可设性,同时该类码的Tanner图围长至少为8。循环移位因子可以通过简单的代数表达式描述,从而降低内存需求。仿真结果表明,当误码率达到10-5时,数列分割移位LDPC(496,248)码相对于PEG-LDPC码获得了约1.9dB的性能提升;且随着信噪比的升高,两条译码性能曲线之间的差距将更为增大。此外,列重为3的数列分割移位LDPC码(6144,5376)在信噪比4.6dB以后并未出现明显的错误平层。该构造算法与PS-LDPC码相比在误码率达到10-8时大约获得0.25dB增益,特别在错误平层区域其译码性能优于围长为4和6的PEG构造算法,其构造复杂度和耗时也相较于PS-LDPC码和PEG-LDPC码构造算法展现出一定优势。通过基于Tanner图的诱捕集分析方法,统计(496,248)APPS-LDPC码中由8环组成的部分小型诱捕集并不存在,从而证明了其错误平层降低的原因。     

空袭目标流威胁评估与排序模型研究

结合现代防空作战的特点和指挥自动化系统的工作过程,对影响目标威胁评估的各种因素进行了分析,利用模糊综合评价等理论和方法,给出了进行威胁评估的因素集和评价集,建立了相应的数学模型,叙述了进行威胁评估与排序的方法、步骤和一般准则.     

多模型估计方法

多模型方法是一种混合估计方法 ,相对于传统的估计方法而言 (例如 Kalman滤波 ) ,它特别适合于具有未知变参数或变结构系统的研究 ,因而在许多领域得到了成功应用。回顾了多模型方法的发展过程 ,对现有各种多模型估计方法进行了总结 ,并提出了研究方向     

基于改进多维粒子群的多无人机任务分配方法

针对复杂战场环境下的多无人机任务规划解空间维度不确定、任务需求随时间变化等问题,提出了一种基于改进多维粒子群算法的多无人机任务分配方法。该方法构建了适应度函数集,应用多个适应度函数来限制种群趋向,同时采用基于时变目标价值的映射变量,建立目标价值随时间变化的多无人机目标决策模型;而后引入整数编码机制,构建面向任务序列的多维粒子,利用改进的自适应多维粒子群算法,得到最优维度下多无人机的任务分配优化方案。仿真实验结果表明：基于改进多维粒子群算法的多无人机任务规划方法可在最优解空间下,获得更好的任务动态分配效果,收敛速度更快,具有良好的推广应用前景。     

关于集值映象的公共不动点定理

本文给出了几个新型集值映象序列的公共不动点定理。     

基于集对分析与粗糙集理论的综合评价模型

传统评价方法在处理评估问题时的基本思路是设法把随机不确定性和模糊不确定性在一定条件下转化为确定性,然后用处理变量的数学方法来处理这些不确定性,忽视了不确定性在一定范围内不确定的信息。尝试应用集对分析和粗糙集的基本概念和理论,建立综合评价模型,试图避免或化解传统评估方法的许多缺憾。最后,以一实例证明了利用这种综合评价模型对问题进行评估时,保留了问题的不确定信息,可在一定程度上客观、合理地反映出问题的本质。     

基于集对分析的维修保障系统效能评估

在分析维修保障系统效能影响因素的情况下,应用集对分析方法建立了维修保障系统效能多指标评估模型,以定量的结果对维修保障系统效能进行综合评估,并与层次分析法和突变评价法的结果进行比较,结论一致.为维修保障系统效能评估问题寻求出一种新的方法,其评估结果可为决策提供定量依据.     

基于集对分析方法的UUV威胁评估

UUV威胁评估问题是典型的不确定性军事问题,构建了多因素影响条件下的UUV威胁等级评估层次框架,利用集对分析方法以定量的形式对威胁评估问题进行了研究,针对UUV执行某种特定战术任务的简化情形进行了仿真计算,结果具有相当的可信性。