基于前向型神经网络的空袭目标类型识别模型

对防空作战中空袭目标类型识别问题进行了研究 ,给出了进行目标类型识别的指标集 ,并建立了基于前向型神经网络识别模型 ,实例证明该方法是可行的。     

基于拦阻射击的阵列式高射频武器反应时间优化

针对小口径舰炮武器在近程防御中的使命任务,怎样缩短反应时间是每一种舰炮武器系统所追求的.通过逆向思维方式,比较分析了新型高射速舰炮采用拦阻射击方式与传统小口径舰炮武器采用跟踪集火射击方式的反应时间.得出拦阻射击所允许的反应时问增大,增加的时间可以更好地用于提高命中概率和对付目标群等.     

基于NSGA-II和多属性决策的防空火力分配

为了解决防空火力分配问题,首先运用NSGA-II算法求出Pareto最优解集,然后运用多属性决策方法对Pareto最优解集中的解进行综合评估,并从中找出一个最优解。用区间数定性描述各属性,建立了防空火力分配的三目标优化模型。描述了NSGA-II算法和多属性决策方法的运算步骤。在仿真算例中,得到了一个最佳防空火力分配方案,说明该方法对于防空火力分配问题有良好的应用价值。     

基于集对分析的敌空袭兵器主要来袭方向判断

基于集对分析理论,提出敌空袭兵器主要来袭方向的判断模型。通过建立待评估方案决策矩阵,构造理想方案;运用层次分析法确定评价指标权重,形成待评估方案和理想方案联系矩阵;对各项指标值与其相应权重系数线性叠加合成,以同一度大小对备选方案排序选优,为敌空袭兵器主要来袭方向判断提供简单、实用的评价方法。最后,实例分析验证说明了该方法的准确可行。     

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。     

采用贪婪启发式的异构WSNs部分覆盖算法

异构无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的多数监测应用要求监测区域被部分覆盖。因此,对异构WSNs的部分覆盖问题进行研究。提出基于贪婪启发式的部分覆盖算法(Greedy Heuristic-based Partial Coverage,GHPC)。先对异构WSNs的部分覆盖问题进行定义和形式化表述,再利用贪婪启发式算法求解。GHPC算法选择具有最大覆盖贡献的节点加入覆盖集,进而满足覆盖要求。仿真数据表明,与同类算法相比,提出的GHPC算法能够在满足覆盖要求的同时,降低活动节点数。     

地空导弹装备战时维修保障效能评估研究

战时装备维修保障的重要性已经日益突显,地空导弹装备战时维修保障效果是决定最终防空反导战争胜负的重要因素。针对地空导弹装备战时维修保障效能评估过程中,运用传统集对分析法难以量化确定权重的问题,提出对集对分析法进行改进的解决思路。即综合集对分析法和熵权法,减少定性分析的主观影响,采用定量方式,实现地空导弹装备战时维修保障效能评估。最后,选取5个地导营装备进行实例验证,证明所建立模型的有效性。本研究为地空导弹部队更好地提高装备维修保障能力和作战效能提供理论依据,具有一定的军事应用价值。