灰色模糊物元分析的要地防空威胁评估

结合要地防空作战的特点,分析了影响目标威胁评估的因素.针对指标信息的不确定性,将模糊物元分析与灰色系统理论相结合,并运用AHP法和信息熵法进行组合赋权,建立了基于组合赋权的灰色模糊物元分析的要地防空威胁评估模型.在对来袭目标进行威胁评估时,将目标的各个特征作为物元的事物,以其各项评价指标及模糊灰量值构造复合模糊灰元.通过计算与标准模糊灰元之间的关联度,实现对空袭目标的威胁评估与排序.实例分析表明该方法可靠有效.     

一种鲁棒的场地球类视频中的球门探测方法

在场地球类视频中,球门常常会伴随着精彩片段而出现。因此,球门探测是体育视频的基础,同时也是视频高层语义概念探测的研究热点。目前,利用机器学习方法进行视频中的对象探测是非常有前途的研究领域。基于此,提出一种基于模糊决策树的球门探测算法,用来探测场地球类视频中球门帧的出现,为了提高分类准确性,在模糊决策树训练的过程中加入了平衡处理。实验结果表明,与基于阈值和决策树的算法相比,该算法可以得到更好的分类结果(F-measure>95%),并且我们可以从所建立的树中推导出模糊规则来解释分类模型。     

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.     

面向航迹中断的模糊航迹关联算法

针对海战场态势中,由于系统误差、电磁干扰、地理环境隔绝、电子静默等原因,出现的传感器信号长时间中断、目标丢失,导致态势中航迹不连续的问题,提出了一种改进的模糊航迹关联算法.该算法通过采用统一速度模糊因素和方向模糊因素、改进加速度模糊因素、制定二级关联策略和自动调整隶属度函数关联阈值等方法,实现了在目标机动性较强、中断时间较长等情况下的航迹关联,保证了态势的稳定.通过Monte Carlo仿真实验表明,该算法具备较高的关联性和鲁棒性.     

模糊综合评价法在消防应急救援指挥平台建设中的应用研究

消防应急救援指挥平台建设项目具有涉及随机因素多、适用环境复杂、使用技术先进、投资较大等特征,在分析研究该项目的基础上,构建了基于模糊综合评价法的项目风险评价模型,并应用该模型对消防应急救援指挥平台建设项目进行了风险评价,得出了相应的风险水平,证明了该项目的可行性,提出了降低风险的措施.     

二进制无线传感器网络目标定位解析算法初步研究

针对二进制传感器网络目标定位跟踪问题,提出一种利用传感器位置信息和目标穿过传感器探测区域的时间信息进行解算的解析算法,并对该算法进行了仿真验证。仿真结果表明,相对于目前最常用的线性拟和算法,该算法具有对目标经过的传感器数量要求低、解算精度高等优点。     

舰船拖带安全评估的故障树方法

提出了一种从故障树分析的角度进行舰船拖带安全评估的方法。采用专家评估和模糊集理论相结合的原理得到故障树中基本事件发生的模糊概率,然后进行故障树定性和定量分析。该方法能合理和有效地预测作业系统的安全性及其薄弱环节。以断缆事件分析为例,对该安全评估方法做了概要阐述。     

基于语言评价与模糊数的群体意见共识方法

针对具有自然语言评价信息的群决策问题,给出了一种基于语言评价信息与梯形模糊数的群体意见共识方法.该方法先通过无量纲化处理、语言评价信息转换为梯形模糊数、对梯形模糊数进行集结等步骤,形成群体对方案的综合评价值(梯形模糊数);然后对群体意见进行共识分析和评价;最后对共识结果进行方案排序.通过对实例进行分析,表明该方法能得到切合实际的决策效果.     

基于GA的模糊PID控制在质量矩导弹系统上的应用

针对三轴稳定的质量矩导弹姿态控制系统,提出了一种基于遗传算法进行参数寻优的模糊PID控制方法。在建立姿控系统数学模型的基础上,首先设计了姿态控制的优先级函数,然后根据实际的姿态控制系统,设计了遗传算法的性能指标函数和具体的优化策略,最后给出了模糊PID控制器的设计思路。仿真结果说明了该方法的有效性。     

Performance evaluation of a production/inventory system with periodic review and endogenous lead times

This paper considers a discrete time, single item production/inventory system with random period demands. Inventory levels are reviewed periodically and managed using a base‐stock policy. Replenishment orders are placed with the production system which is capacitated in the sense that there is a single server that sequentially processes the items one at a time with stochastic unit processing times. In this setting the variability in demand determines the arrival pattern of production orders at the queue, influencing supply lead times. In addition, the inventory behavior is impacted by the correlation between demand and lead times: a large demand size corresponds to a long lead time, depleting the inventory longer. The contribution of this paper is threefold. First, we present an exact procedure based on matrix‐analytic techniques for computing the replenishment lead time distribution given an arbitrary discrete demand distribution. Second, we numerically characterize the distribution of inventory levels, and various other performance measures such as fill rate, base‐stock levels and optimal safety stocks, taking the correlation between demand and lead times into account. Third, we develop an algorithm to fit the first two moments of the demand and service time distribution to a discrete phase‐type distribution with a minimal number of phases. This provides a practical tool to analyze the effect of demand variability, as measured by its coefficient of variation, on system performance. We also show that our model is more appropriate than some existing models of capacitated systems in discrete time. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007