基于三角模糊熵的装备维修合同商评价与选择

装备维修合同商保障能力评价是军民融合装备维修招投标过程中合理选择最优合同商的基础.通过对招投标过程及以往资料的研究,在考虑部队装备维修保障特殊性的基础上,从合同商资质、技术能力、管理水平和价格成本4个方面构建装备维修合同商评价指标体系,并运用基于三角模糊熵的综合评价法进行评价.综合运用三角模糊法和熵值法,针对评价指标的模糊性和不确定性,采用三角模糊数对定性指标量化处理,又用熵权反映出指标竞争的相对激烈程度,计算出评价对象与理想点的贴近度和距离,据此对评价对象进行优劣排序,最后通过实例进行了验证.     

3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network

A 3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network is proposed for the scanning system converted from 2D Lidar with a pitching motion device. The strategy is aimed at moving target detection and monitoring. Combining the device characteristics, the strategy first proposes a cascaded deep neural network, which inputs 2D point cloud, color image and pitching angle. The outputs are target distance and speed classification. And the cross-entropy loss function of network is modified by using focal loss and uniform distribution to improve the recognition accuracy. Then a pitching range and speed model are proposed to determine pitching motion parameters. Finally, the adaptive scanning is realized by integral separate speed PID. The experimental results show that the accuracies of the improved network target detection box, distance and speed classification are 90.17%, 96.87% and 96.97%, respectively. The average speed error of the improved PID is 0.4239°/s, and the average strategy execution time is 0.1521 s. The range and speed model can effectively reduce the collection of useless information and the deformation of the target point cloud. Conclusively, the experimental of overall scanning strategy show that it can improve target point cloud integrity and density while ensuring the capture of target.     

基于D-S推理的灰关联通信电台识别研究

为了解决通信电台识别问题,在灰关联识别的过程中,引入D-S证据理论,通过对信号的积累和对信任度的重新分配,对识别结果进行了有效的融合,提高了辐射源的正确识别率。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于DS/AHP的导弹发射阵地选择方法

战术导弹发射阵地选择是导弹作战兵力运筹的重要组成部分,其本质是一多准则多属性决策问题。传统的层次分析法无法明确描述这类问题中所蕴涵的不确定性,通过DS证据理论的引入,研究了战术导弹发射阵地选择的DS/AHP方法,应用实例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于时空序贯融合的TBM拦截效果评估

基于时空信息进行了TBM拦截效果评估的研究。首先分析了拦截效果评估信息的特征,建立了TBM拦截效果评估流程;在此基础上提出了基于"空间特征级-时间决策级"思想的序贯融合评估模型;融合评估算法中,空间域选取模糊神经网络进行特征级融合,时间域选取D-S证据理论完成决策级融合,空间特征级融合模糊神经网络的各层映射函数分别由模糊隶属函数和采用贝叶斯网络的方法来获取;最后通过实验仿真了评估流程,验证了融合评估模型及融合算法的有效性。     

一种改进的证据权重确定方法

针对Dempster方法在合成高冲突证据时存在的问题,分析了现有改进方法的缺点,提出了一种新的改进方法。该方法首先利用证据之间的相似系数求出各证据的初级权重;然后引入权重折扣因子,将冲突证据的权重按折扣因子折算后并入到其他证据的权重中,得到各证据的综合权重;最后对证据加权平均后再利用D-S组合规则进行组合,通过算例比较表明改进后的方法合成结果更加有效。     

改进熵系数法的预警机探测引导能力评估

引入欧氏距离来度量基于离差最大化法与熵系数法确定的两个权重向量的相似度,在相似度最大约束条件下,确定了熵系数法中参数ρ值,解决了参数ρ取值人为主观性的问题。采用区间数来表示专家对指标间的相对重要性,克服了实际中难于得到准确决策信息的问题。将区间数特征向量法确定的主观权重和改进的熵系数法确定的客观权重集成得到组合权重,采用加权算术平均算子对4种预警机的探测引导能力进行了计算。     

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。     

基于熵权多目标决策的战时物资运输方案优选研究

提出了战时物资运输方案优选问题,分析战时运输的影响因素,提出了评估战时物资运输方案的较有代表性的指标,并给出了具体计算方法.在没有指标权重的情况下,应用熵权多目标决策方法对多个合理方案进行优选评估,得出了可信度较高的优选方案.     

基于粗集和最大熵的模式识别方法

用基于属性约简的粗集理论找出条件属性的最小属性集。对属性间为不确定因果关系的模式,计算在最大熵情况下发生的概率,通过比较概率来进行模式识别,实例分析和结论部分说明这种方法是有效的。