第四代歼击机空战战术决策研究

根据第四代歼击机的作战能力,分析了空战过程中可能存在的三种态势,提出了影响第四代歼击机空战战术的重要因素。结合影响因素进行了模糊决策讨论,基于模糊神经网络的方法完成了空战决策系统的设计,并通过神经网络的训练,确定了模糊决策网络。最后,通过仿真验证,表明决策系统实际输出与期望结果是一致的,决策结果是准确的,能够为决策者根据战场态势进行决策提供参考,缩短了决策时间,提高了指挥决策效能。     

Determining newspaper marketing zones using contiguous clustering

We develop a heuristic procedure for partitioning graphs into clusters of nodes such that each cluster of nodes induces a connected subgraph with the objective of minimizing the differences within clusters as measured by the total differences between all pairs of nodes of a cluster. We apply our procedure to determine optimal delivery zones for community sections of a major newspaper while including a number of operational constraints. Our results demonstrate a 18–56% improvement in the total differences within the zones designed over the usual intuitive heuristics. Given the magnitude of the revenue generated by larger local newspapers through zoning, our method demonstrates how better zoning can significantly enhance the value of segmentation. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

变论域模糊自适应滑模有限时间收敛制导律

针对拦截高速机动目标的需求,研究了一种变论域模糊自适应滑模有限时间收敛制导律。推导了导弹-目标空间拦截模型,设计了三维滑模制导律;根据有限时间收敛制导律专家的经验,采用模糊自适应控制方法对滑模制导律的非切换项进行逼近,并设计了有限时间收敛模糊控制规则;提出了一种新型变论域伸缩因子,设计了基于新型伸缩因子的变论域模糊自适应滑模有限时间收敛制导律。仿真结果表明,所设计的制导律能够使导弹准确命中目标,并能够达到视线角速率有限时间收敛,且与比例制导律相比,具有更高的制导精度和更短的飞行时间。     

基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别

结合灰关联分析和模糊理论,建立了一种模式识别方法。在此基础上提出了基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别模型,利用实例说明了模型的可行性。     

模糊多因素多层次评判在目标威胁度中的应用

目标威胁度评估是目标分配的重要依据,是区分目标的轻、重、缓、急为发射决策提供依据的保证。结合模糊优选理论和AHP法,以某新型地空导弹武器系统为依托,建立相应的威胁度评估模型,为火力单元级自动化作战指挥系统的目标威胁度评估提供了一种简捷有效的方法。     

结合规则知识与神经网络于空袭武器的辅助选择

结合规则推理与神经网络,提出了一种新的空袭武器辅助选择方法。其根据空袭武器选择的基本原则以及问题的特点,构造T-S模糊逻辑系统及其实现的相应神经网络模型,然后通过已有的战例与试验例子训练神经网络,并对问题进行求解,得出空袭武器选择提供依据(一种量化的武器适用度)。另外,还利用专家提供的规则知识于学习实例的预处理,学习实例信息的扩充。     

面向大规模交互数据空间划分的Voronoi图生成算法及应用

传统Voronoi图对大量点集进行Voronoi划分时会产生Voronoi单元格数过多的现象,导致难以适用于地理信息系统、生物医学等诸多领域.为了解决这个问题,提出一种自适应基于密度的聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBS...     

模糊综合评判在装备操纵手遴选中的运用

装备操纵手的选拔是部队一项经常性的重要工作,它对于更好地发挥武器装备技术性能,提高部队战斗力有着极其重要的作用。但是,目前的操纵手选拔工作定性较多、主观随意性大,缺乏科学的理论指导。依据人机环境系统工程理论,采用模糊综合评判决策法对装备操纵手选拔工作需把握的诸因素和选拔评判过程进行建模与量化分析,得到了与实际结果相一致的结论。它的应用对于正确科学地选拔装备操纵手有重要意义。     

电子战系统效能的模糊评估方法

电子战装备的系统作战效能分析一直是个较为复杂的问题。在阐述电子战系统作战效能概念的基础上,根据电子战装备的分类,建立了电子战系统效能评估的指标评价体系框架,对电子对抗装备中较为重要的侦察、干扰设备效能评估指标进行了分析。对基于模糊数学综合评判和层次分析法理论的电子战系统作战效能评估的研究作了较为详细的分析,并进行了应用仿真。     

TBM模型的目标综合识别算法

利用电子支援措施(ESM)和光学成像传感器等不同类型传感器进行目标综合识别,是现代综合电子战中的一个重要研究课题。TBM是D-S证据理论的一个扩展模型,它研究了D-S证据理论的动态部分,从数据融合的角度来看,它是一种层次化的递进模型,尤其适用于需要逐层进行数据、特征或决策级融合的融合系统。提出了一种基于TBM模型的异类传感器目标综合识别算法,充分利用了电子侦察和光学成像侦察提供的独立、互补的信息,获得了对目标的有效识别。仿真结果证明了这种算法的有效性。