一种改进的证据理论合成规则

随着证据理论在信息融合领域中的广泛应用,对冲突证据的处理成为证据理论和应用研究热点。提出了一种基于证据重要度和聚焦度的新的合成规则,首先根据各个证据的重要度对冲突证据进行修正,再对冲突进行细化并考虑证据焦元的基数对D-S合成法则的影响,将冲突信息提取后加入组合规则中。通过实验比较和分析,结果说明该方法不仅能够处理一般性冲突问题,也能处理"一票否决"和"鲁棒性"问题。     

当代大学生消费行为调查与分析研究

大学生是社会消费群体中的重要组成部分,随着社会发展,大学生的消费行为呈现多元化和复杂性特征,其消费意识、消费观念、消费方式已经发生明显的变化。通过对现代大学生消费行为的调查分析,了解大学生消费行为的现状、特点及其原因,并提出了大学生合理消费行为的建议与对策。     

基于SD的战时装备维修器材消耗预测模型

从影响战时装备维修器材消耗的主要因素入手,基于系统动力学方法构建了战时装备维修器材消耗的SD模型。通过对模型的运行与仿真得到了装备维修器材的消耗数据,验证了模型的适用性和方法的可行性,为科学预测战时装备维修器材消耗、做好维修器材保障工作提供了新的方法指导。     

战时不完全信息战术导弹需求量预测方法

针对传统方法难以实现战时信息不完备条件下导弹需求量预测的问题,提出了一种基于粗糙集的战术导弹需求量预测方法。在对战术导弹需求量影响因素分析的基础上,建立了战术导弹需求量预测不完备决策信息表。利用相容关系对不完备决策信息表中对象分类,并采用差别函数方法求解各对象的相对约简,从而获取战术导弹需求量的最优广义规则集。算例验证了方法的有效性。     

模糊Petri网在故障诊断知识表示和推理中的应用

针对传统的模糊产生式规则知识表示复杂、推理效率低、单一阈值设定不能满足复杂故障诊断需求的问题,给出了模糊产生式规则转换为模糊Petri网的一般方法和故障诊断模型,以及基于双阈值设定的两级故障诊断推理算法,并将其应用于某型柴油机遥控系统故障诊断之中。通过设置双阈值提高了故障诊断的推理速度和推理效率,同时又能对系统的准故障状态进行检测,及时发现潜在故障,排除故障隐患。     

存储体编译和布局协同的片上缓存设计方法

为了提高片上缓存的速度、降低面积和功耗,提出了一种存储体编译和布局协同的片上缓存设计方法。该方法基于存储体在芯片上的不同空间位置预估该存储体的时序余量,分别采用拆分/合并、尺寸调整、阈值替换和长宽比变形等多种配置参数穷举组合进行存储体编译,根据时序余量选择最优的静态随机存取存储器存储体编译配置。将该方法与现有的物理设计步骤集成为一个完整的设计流程。实验结果表明,该方法能够降低约9.9%的功耗,同时缩短7.5%的关键路径延时。     

基于试验研究的大型油罐冷却用水量估算

根据利用移动摇摆炮对10×10^4m^3着火油罐冷却试验的结果,对大型着火油罐冷却用水量实验和理论数据进行对比分析,得出冷却用水量的估算方法,为大型油罐火灾扑救提供参考和依据。     

面向装备作战的弹药消耗智能预测方法

针对装备作战仿真环境下,弹药消耗预测计算时间长、实时仿真速度慢的问题,以战役战术火力毁伤弹药需求预测计算方法为主线,以人工神经网络为技术支持,提出了智能化的弹药消耗预测方法。通过遗传算法对网络连接权值的训练及优化,以及误差目标函数的改进与隐含层神经元数目的智能选取,提高弹药消耗预测的实时仿真速度,为下一步的弹药消耗预测研究提供了理论参考与方法支持。     

信度函数在作战效能分析中的运用

针对某些作战效能指标由于与人的行为等因素关系密切而难以量化,运用信度函数探索不确定评价问题。通过建立信度函数模型把指标评价建模为信度函数,并应用登普斯特(Dempster)规则转化为mass函数合成为上层指标进行综合评价。经过实例分析,信度函数模型尤其对战时在考虑指挥员的指挥艺术及士兵士气等非确定性因素的情况下,对作战效能的评估是十分有效的,从而为决策者的作战决策提供一定辅助作用。     

支持向量机在弹药训练消耗量预测中的应用

针对部队平时弹药训练消耗量预测过程中,样本采集数目较少的实际情况,采用了一种新的预测方法———支持向量机。该方法基于统计学习理论的原理,较好地解决了小样本的学习问题。并以某部队1997—2002年弹药训练消耗量为学习样本,建立了弹药年消耗量的预测模型。计算结果表明,这种方法比传统的方法有更少的误差和更好的预测精度。