基于ANP的装备保障转型影响因素分析

针对装备保障转型影响因素众多、转型重要程度难以确定等问题,分析了保障转型外部和内部影响因素,建立了保障转型影响因素ANP模型,利用ANP方法对装备保障转型影响因素进行了权重确定,为确定装备保障转型影响因素重要性程度提供了一种定量化分析方法,明确了装备保障转型应优先重点解决的关键问题．     

机动导弹系统研制中的生存能力论证建模

分析了机动导弹系统生存面临的生存威胁,对机动导弹系统生存能力的基本指标体系,进行了量化研究,结合某新型号机动导弹系统的研制设计方案,提出了基于相邻优属度熵权的模糊综合论证模型.该模型将指标的随机不确定性和模糊不确定性结合在一起,增强了论证结果的可信性.利用上述模型对机动导弹系统设计方案的生存能力进行了论证分析,并依据论证结果对设计方案进行修改,对修改后的方案进行了再次论证.     

要地防空指挥控制系统作战效能灰色聚类评估

建立要地防空指挥控制系统作战效能评估指标体系,运用层次分析法确定各层次指标权重,提出了一种基于灰色定聚类和中心点三角白化权函数的要地防空指挥控制系统作战效能灰色聚类评估方法,并通过算例对该方法的有效性进行了检验。结果表明该方法是切实可行的。     

一种基于神经网络调整权值的雷达信号识别法

研究了一种基于神经网络训练修改权值的加权M距离法用于雷达信号的识别,通过仿真试验验证了此法的正确性和有效性,并对试验结果进行了分析和讨论。     

浅析炮车比

本文以坦克发射时车体的角振幅和乘员所受加速度不超过一定值为基础,推导了炮车比极限值的理论公式;并对影响炮车比极值的因素进行了分析,最后,以59式坦克为例得出炮车比不超过1.71,该结论具有普遍意义.     

基于熵权的舰炮武器系统维修保障能力模糊综合评判

针对现有装备维修保障体制的特点,建立起舰炮武器系统维修保障指标体系,综合运用熵权和模糊综合评判法对某型舰炮武器系统维修保障能力进行评估。该方法用熵权确定权重,加重了评价体系本身的重要程度,充分利用了被评判指标的信息量,并且根据模糊评判的需要构造了评分隶属函数,使定性分析和定量分析很好的相互融合。仿真结果表明该方法可行,对科学、客观地评估舰炮武器系统维修保障能力有一定的应用价值。     

引入权重因子的证据合成方法

D-S理论是一种有效的不确定性推理方法,但在证据完全冲突或冲突较大时,D-S证据合成公式失效.Yager等学者对此作了改进,但是改进后合成公式又存在着新的问题.考虑到证据在合成过程中的重要程度不同,将权重因子引入到合成公式中,通过权重因子的作用和冲突概率的重新分配,提出了引入权重因子的D-S证据合成方法,新的合成公式提高了证据合成的可靠性和合理性,可得到更为理想的合成结果.     

基于改进模糊综合评判法的告警器能力评估

针对模糊综合评判法在告警器评估时的有效评估问题,对评估过程的指标赋权、隶属度、信息集合算子进行了研究,提出了一种改进的适合告警器的模糊综合评判方法。该方法根据最小二乘原理和离差函数,把目标规划方法应用到组合赋权之中,充分考虑了权重的主客观因素;建立了基于隶属云的评估模型,用隶属云代替隶属函数,保留了隶属度的随机特性;提出了将密度加权平均(Density Weighted Average,DWA)算子用到信息集结中,充分利用了所有的评估信息。通过对某型机载雷达告警器的有效评估,表明了该方法的合理性。     

基于模糊物元分析法的坦克作战效能评估

鉴于坦克作战效能评估中客观存在的不确定性和模糊性,提出了基于改进模糊物元分析方法的坦克作战效能评估模型。该模型在构建坦克作战效能评估指标体系基础上,将层次分析法和熵权法计算出的权重有机组合实现综合赋权,并据此建立坦克作战效能的模糊物元分析评估模型。实例分析表明,所提出的模型便于理解,易于实现,兼顾了主客观因素的影响,评估结果总体反映了坦克作战效能的真实水平,也为其他装甲武器作战效能的科学评估提供新思路。     

分布式异构集群中节点优先级调优算法

节点优先级常用于评价异构集群中节点的性能,因此节点优先级评价指标权重的选择非常重要。采用层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)建立了节点优先级评价指标体系,计算得到各指标的初始权重,并使用BP神经网络对初始权重进行优化。训练时,BP网络输入为集群运行中采集的节点实时资源数据,输出为节点的优先级。分析网络训练完成后得到的权重矩阵可以获得各优先级评价指标的优化权重。实验表明,基于AHP和BP的节点优先级评价模型可以更加准确地分析节点性能。相比于Spark默认算法和权重未优化的对照算法,使用调优后的节点优先级可以有效提高集群性能。运行不同工作量的相同负载时,集群平均性能分别提高了16.64%和9.76%;处理相同工作量的不同负载时,集群的平均性能分别提高了12.49%和6.54%。