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181.
集对分析方法在综合防护研究中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文应用集对分析方法(Set Pair Analysis,SPA)对作者所提出的引入攻防对策分析的防护工程口部综合防护研究体系中的不确定因素进行分析,使不确定性也能够定量的表达。可以预见,集对分析在进一步的研究中将发挥越来越重要的作用。  相似文献   
182.
针对当前部队车辆装备保障分队单兵训练质量评价中所存在的问题和不足,综合运用集对分析一四元联系数理论、马尔可夫链模型和熵权双基点法,尝试提出一种新的评价分析方法——SHE组合评价分析法,排除单兵原有基础差异对年度训练考核成绩的影响,考虑评价对象之间的情感因素和分队训练条件对单兵训练质量的影响,从而使评价显得更加客观、公正和公平.最后,结合算例,分析说明了此方法的具体应用.  相似文献   
183.
周春明 《火力与指挥控制》2021,46(3):119-124,130
针对经典有限集模型预测控制(FCS-MPC)算法在无位置传感器控制应用场合依赖电机参数匹配精度等问题,提出一种参数自适应设置改进的FCS-MPC预测控制算法,算法将系统干扰等未建模因素折算为改进模型的等效电压总误差,并依据Popov超稳定性定理推导出改进模型参数的自适应律,实现等效总误差和总电感在线辨识估计,进而推导出电机转位置观测器的辨识表达式,实现改进算法的自适应预测控制,结合补偿后低能滤波和均值修正有效消除直流偏置量,进一步提高位置观测精度.仿真实验结果表明,改进算法在电机不同工况和负载下能准确估计转子的位置,验证了算法的有效性.  相似文献   
184.
针对防空作战中空袭目标威胁评估问题,提出了一种动态评估SPA(Set Pair Analysis)法.依据防空作战特点,构建了空袭目标威胁动态评估指标体系;在利用熵权理论确定评估指标主观权重以及AHP(Analytic Hierarchy Process)法确定客观权重的基础上,运用最小二乘优化模型确定评估指标的综合权重;并在评估指标更新时刻权重的基础上,利用集对分析理论对空袭目标威胁程度进行评判.实例表明,该方法能够有效解决空袭目标威胁评估问题,为指挥决策提供一定的依据.  相似文献   
185.
测试数据集的质量对入侵检测系统的性能起着至关重要的作用,在保证质量的前提下对入侵检测数据集优化降维,是提高入侵检测系统高效准确运转的重要措施.使用K近邻、决策树、随机森林和Softmax分类算法,对CSE-CIC-IDS2018入侵检测数据集进行特征维数探究,按照特征重要性评分对分类器进行特征递减式训练,分析机器学习分类器对该数据集的特征维数依赖关系.结果表明,数据集的特征数量由83个减少至最低7~9个时,分类器仍可以保持较高的分类性能,且检测时间显著减少,计算效率更高.  相似文献   
186.
多模型估计方法   总被引:12,自引:0,他引:12  
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  相似文献   
187.
空袭目标流威胁评估与排序模型研究   总被引:14,自引:1,他引:13  
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.  相似文献   
188.
本文给出了几个新型集值映象序列的公共不动点定理。  相似文献   
189.
针对相控阵雷达维修方案的选择问题,确定了维修方案的决策属性,并提出一种基于改进TOPSIS法的相控阵雷达维修方案优选方法。该方法通过引入Vague集来处理维修方案选择中存在的模糊信息,并采用博弈论综合赋权法来确定决策属性的综合权重。通过计算各备选方案与正、负理想方案的灰色关联度,得到了维修方案的灰色关联相对贴近度,进而实现对维修方案的排序和选择。最后,通过算例应用与分析,对提出的方法进行了验证。  相似文献   
190.
为有效降低或规避武器装备研制风险,确保装备研制项目的顺利推进,提出一种基于集对分析理论与最小二乘支持向量机方法的装备研制风险综合评价方法。根据武器装备研制特点,建立装备研制风险评价指标体系。在此基础上,引入集对分析理论中的联系度和集对概念构建训练样本和测试样本。利用样本对最小二乘支持向量机进行训练测试,得到装备研制风险的评价模型,并给出评价结果。案例分析表明,所提方法过程简便,定性定量结合,形式易于理解,评价结果也更加贴近实际,对于提升装备研制项目风险管理和决策水平,具有重要的实际意义。  相似文献   
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