基于多准则的战损装备抢修排序决策模型

通过对战场抢修排序原则的分析和量化,利用模糊综合评判的方法,建立了战场抢修排序的数学模型,可以有效地解决装备抢修中多个装备多准则排序的问题,为装备保障部门进行决策提供依据。     

基于模糊评判的装备战损修复率评估

装备战损修复是保持和恢复战斗力的重要因素,而现在尚无明确的方法对修复率进行准确的评估.将模糊评判法引入评估过程中,通过分析各影响因素,运用模糊评判的方法进行量化,并根据战损装备修复流程图将各因素进行综合评判,确定了较为科学合理的装备战损修复率计算方法.     

恒电流系统直流推进电机的模糊控制

根据对恒电流双闭环控制系统的分析,提出了基于模糊控制理论的直流推进电机调速设计方法,建立了相应的模糊控制规则.仿真结果表明,通过在原控制系统速度调节器两端并入模糊控制器,系统的抗干扰能力和动态性能都有了明显提高.     

模糊综合评判在战斗损伤评估中的应用

应用模糊综合评判对某型火炮的试验数据进行了初步分析,通过聚类分析得出了该型火炮的易损部件(战斗损伤),以及参加试验的6门火炮的损伤等级。计算结果表明,在战损评估中应用模糊数学的方法是可行的。     

模糊超球支持向量机

提出了模糊超球支持向量机算法。首先根据样本分布特性将样本空间划分成有限个超球子空间,超球半径经归一化处理后作为各球心样本点的模糊属性值,超球球心组成新的训练样本集,在构造决策超平面的过程中对应不同模糊属性值的各输入样本增加了不同训练权重。仿真实验结果表明:该算法减少了训练样本数,有利于提高支持向量机的训练速度和测试速度,有效地防止了训练样本中噪声点对训练结果的负面影响。     

Fuzzy-AHP法在潜射巡航导弹命中概率分析中的应用

为准确评价潜射巡航导弹的命中概率,对影响命中概率的因素进行了具体分析,建立了潜射巡航导弹命中概率综合评价的指标体系.应用模糊综合评判及层次分析法,给出了综合评价的数学模型.对算例的仿真计算,得出了较为可信的结果.结果表明应用此方法,可以更准确的对潜射巡航导弹的命中概率进行评估,为潜射巡航导弹的研发及使用保障提供决策参考.     

轮毂电机多轮独立驱动车辆机电联合制动控制策略

为了提高轮毂电机多轮独立驱动车辆的能量利用率,针对某型车辆的机电联合制动系统设计了一套模糊控制策略,用于分配制动力据,回收部分制动能量,并进行了Matlab离线仿真实验,实验结果表明,该控制策略可有效分配制动力矩,提高制动效能并回收能量。     

两级修理模式下民机修理级别非经济性分析研究

针对两级修理模式在飞机维修规划中得到逐步重视的问题,提出了两级修理模式下民机修理级别非经济性分析模型。其中基于GJB-2961-1997标准,建立了两级修理级别分析的指标体系,在此基础上,利用模糊层次分析法确定各评价指标的权系数,并对灰色关联系数加权得到灰色关联度,实现了基于模糊层次分析法和灰色关联分析法的飞机修理级别综合评估。最后通过实例分析,验证了所提模型的合理性和有效性。     

船舶电力系统模拟训练评估算法

针对船舶电力模拟训练评估系统的设计与实现问题,分析了构建指标体系的方法。依据设计原则,设计了船舶电力模拟训练的评估指标体系。确定了各评估指标的算法,并根据层次分析法构建权重集,然后运用模糊评判理论建立了综合评估模型。选取某船电力系统模拟训练考核的实例,进行了考核和综合评估,结果表明:该方法科学,可操作性强。     

A pixel-level local contrast measure for infrared small target detection

Infrared (IR) small target detection is one of the key technologies of infrared search and track (IRST) systems. Existing methods have some limitations in detection performance, especially when the target size is irregular or the background is complex. In this paper, we propose a pixel-level local contrast measure (PLLCM), which can subdivide small targets and backgrounds at pixel level simultaneously. With pixel-level segmentation, the difference between the target and the background becomes more obvious, which helps to improve the detection performance. First, we design a multiscale sliding window to quickly extract candidate target pixels. Then, a local window based on random walker (RW) is designed for pixel-level target segmentation. After that, PLLCM incorporating probability weights and scale constraints is proposed to accurately measure local contrast and suppress various types of background interference. Finally, an adaptive threshold operation is applied to separate the target from the PLLCM enhanced map. Experimental results show that the proposed method has a higher detection rate and a lower false alarm rate than the baseline algorithms, while achieving a high speed.