地面防空火力单元基于D-S理论选择反导防御手段

在现代战争中,飞航导弹发挥了重要作用,取得了巨大的作战效能。地面防空火力单元面临着如何合理使用防御措施、正确选择干扰手段加强对飞航导弹防御的问题。提出一种把基于D-S理论的数据融合技术应用于地面防空火力单元选择干扰手段进行反导防御的方法。结果表明,利用D-S理论可以较好地选择对飞航导弹的干扰手段。     

基于黑板模型的空袭目标识别专家系统

在对空袭目标信息进行综合利用的基础上,建立了基于黑板模型的多传感器空袭目标识别融合专家系统模型,模拟专家识别思维.给出了知识库的构造方法和知识的表示方法;推理机的设计结合了问题求解的黑板模型和D-S证据推理方法.该模型对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用,测试表明该系统具有很强的推理能力,融合模型有较高的识别准确性和可靠性.     

基于熵的地磁匹配定位算法

地磁匹配定位是近年来发展起来的新技术,针对地磁匹配定位中的匹配算法问题,引入了熵的概念,定义了地磁信息熵和地磁差异熵,提出了地磁信息熵和地磁差异熵综合的匹配算法,详细分析了其基本原理和实现过程。仿真实验表明,地磁熵算法的匹配误差并不随实时数据测量误差的增加而增加,该算法计算速度快、具有良好的抗测量误差干扰的能力,符合匹配精度和速度的要求。     

基于熵的炮兵武器系统效能评估

随着炮兵武器系统信息化程度的不断提高和作战样式的发展,如何根据这些变化进行科学、准确的效能评估对其作战运用等具有重要的现实意义.根据目前及将来可能的炮兵武器系统运用特点,将其划分为信息力、打击力、机动力、防护力和保障力五个分系统,用信息熵来度量各系统完成规定任务的程度,并以此为基础,提出了一种评估炮兵武器系统效能的方法,建立了评估模型,结合Matlab所绘图形对模型作了深入的分析,得出了炮兵武器系统效能与信息量并不是简单的正比关系,其增加速度经历了一个"快速增加→增加变缓→降低→趋于稳定值0"的变化过程的结论.     

不确定熵证据合成法在防空兵火力配系评估中的应用

防空火力配系是根据任务、敌情、地形和火器的性能,对参战的各种火器作适当的配置和分工所构成的火力系统,防空火力配系是典型的多属性决策问题,而多属性决策问题中存在着属性评价的不确定性问题,而证据理论是典型的多属性融合理论,它的天生缺陷就是不相容证据合成带来的问题,为此引入基于不确定熵证据合成的多属性决策理论,能够很好地克服上述不足,用来对防空火力配系进行优化,可以解决多目标决策中的信息不完全性,效果良好.     

基于熵权的机械传动系统方案评价的模糊AHP法

针对机械传动系统涉及因素较多且各因素具有不同程度的模糊性的特点,分析了机械传动系统方案的评价指标,建立了方案评价指标体系,并运用基于熵权的模糊层次分析法(AHP)建立了机械传动系统方案评价模型.以一个带式输送机的传动方案为例,成功选出了适合已知工况的最佳方案,验证了方法的有效性.     

基于蚁群算法和禁忌搜索的部队机动路径选择

高技术条件下的现代战争对部队机动路径选择问题提出了新要求,一方面道路网的扩大使问题求解的规模大大增加,另一方面作战环境和任务的变化使得问题本身不得不从多角度进行综合评价.增加了问题的复杂性.针对问题建立了数学模型,引入信息熵理论作为目标评价准则,借助改进的蚁群算法、禁忌搜索算法相结合的启发式方法对问题进行求解,得到了令人满意的结果.仿真结果分析认为,算法是切实有效的,并且具有良好的稳定性.     

基于熵权的导弹型号论证方案评价模型

针对导弹型号论证决策中的部分属性信息具有模糊性,给出了一种基于熵权的模糊信息多目标决策方案评估方法。该方法在只有模糊判断矩阵而没有专家权重的情况下,通过多指标的模糊评价矩阵的熵权计算,得到各属性信息提供的有用信息量的程度;再通过各方案与理想点的距离,得出了可信度较高的优选方案。     

基于区间数的DS证据合成方法研究

在DS证据理论的应用过程中,命题的基本概率赋值函数起到了关键的作用,传统DS证据理论中基本概率赋值函数的取值为[0,1]中的单点值.在很难准确将证据所支持命题的基本概率赋值表示为[0,1]之间的单点值时,可以用区间数形式来表示命题的基本概率赋值.在建立符合运算封闭性的区间数广义求和与广义乘积算子的基础上,定义了基于区间数的基本概率赋值函数、信任函数以及似然函数等重要概念,给出了证据合成规则,进而提出了基于区间数的DS证据合成方法.计算实例表明,与传统DS证据合成方法相比,基于区间数的DS证据合成方法具有更灵活的应用特性和更小的计算复杂度.     

基于熵和TFN—AHP的TOPSIS法TBM目标威胁度评估

在界定基于能力的武器装备体系需求生成相关概念的基础上,对需求生成模式提出了基于改进的TOPSIS法TBM目标威胁度多属性评估方法,利用熵和TFN-AHP理论处理目标属性主客观权重,避免了传统TOPSIS方法中人为给定目标属性权重的随意性,同时利用模糊隶属度函数和G．A．Miller9级量化理论量化影响因素,建立了TBM多目标威胁评估排序模型,给出了计算实例。计算结果表明,该算法具有合理性和有效性。