模糊理论与D-S理论在指控系统目标识别融合中的应用

多传感器信息融合技术已获得了普遍的关注和广泛的应用,其理论和方法已成为智能信息处理的一个重要领域,模糊理论与证据理论(D-S)是主要的技术之一.在某试飞指控系统中,为了获得可靠的识别结果需要目标识别的融合问题.系统的从实际出发提出了基于模糊理论与D-S理论的目标识别融合方法.仿真计算结果表明,该模型和方法具有方法简单、运算量小和识别结果可靠等优点,具有一定的理论意义和使用价值.     

炮兵作战决策方案优选的方法

炮兵作战方案的选择,是炮兵作战指挥决策的关键环节,其合理与否,直接关系到炮兵作战效能的发挥和作战的成败.根据炮兵作战的实际,阐述了炮兵作战方案优选的依据,给出了运用层次分析法确定影响作战方案选择的各因素权重的方法步骤,在对优选依据的建模要素进行分析的基础上,构建了每个要素的效用函数计算模型,并给出了评估方案的计算方法,提供了模型应用的一般步骤.     

并联系统可靠性分配的模糊层次分析法

综合考虑影响系统可靠性分配的定性因素和定量因素、影响因素的模糊性以及系统的结构组成.利用层次分析法可集定性与定量分析于一体,从而确定出各影响因素对可靠性分配的权重向量;模糊数学理论进而确定出分系统之间可靠性水平的相对比重;进行模糊变换最终进行并联系统的可靠性分配.结合实例分析,对并联系统运用模糊理论和层次分析法相结合的方法进行可靠性分配科学、合理,便于工程应用.     

KPLS-SVM在缺失飞参数据估计中的应用

飞行参数的缺失给飞行事故调查工作带来了很大困难.将核的偏最小二乘法与支持向量机耦合,建立基于状态匹配的飞行参数估计模型可以较好地解决缺失飞参数据的估计问题.首先将初始输入映射到高维特征空间,进而利用偏最小二乘法在特征空间中提取对缺失飞参数据影响较强的得分向量, 最后将提取的得分向量作为输入建立支持向量机模型.既克服了输入变量间的相关性问题, 又降低了支持向量机的输入维数.仿真也说明了使用该方法估计缺失飞行参数的可行性和有效性.     

模糊决策融合的红外弱小目标序列检测

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,重点研究序列关联检测算法.在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法.基于贝叶斯最小风险准则建立分布式决策模糊融合方法,有效融合单帧检测的结果,提高序列检测算法的性能.实测数据的实验结果验证了基于贝叶斯最小风险准则的分布式决策模糊融合方法的可行性和有效性.     

均匀分布集群目标射击火力分配优化数值仿真方法

基于所提出的火力分配方案,使用数值积分方法将对均匀分布集群目标射击的火力分配优化问题转化为由多变量初等函数表示的积分和函数在单位多面正方体内的最小值求解问题,火力分配优化的瞄准点坐标可以尝试利用成熟的Matlab优化计算软件来直接求解,算例说明所给出方法对于火力分配优化问题的深入研究是有裨益的.     

一类多对二随机格斗中的最优射击策略

射击策略的选择在随机格斗中是一重要战术问题,当一方武器面临多个武器目标时,如何确定射击目标顺序的研究,显然是具有实际意义的。依据发射间隔服从负指数分布的多对一随机格斗中最优策略应满足的条件,推出求解此类多对一格斗最优策略的方法。进而研究了射击间隔服从此类分布的多对二随机格斗中处于劣势一方的射击策略选择问题,得出寻求最优射击策略的一般方法。     

基于模糊神经网络的陀螺温控系统故障诊断

针对故障诊断知识具有模糊性的特点,在基本前向神经网络的基础上,提出了一种适用于挠性陀螺温控系统的串形结构多层前向模糊神经网络(FNN)的故障诊断方法,并给出了网络的结构和学习方法。仿真结果表明,将模糊理论和神经网络方法结合在一起,可以准确地对陀螺温控系统进行故障诊断,证明了该方法行之有效。     

有源、无源联合探测系统综合性能分析

根据无源探测系统与有源雷达组成的联合探测系统,给出了一种有源、无源联合探测系统的探测模型,定性、定量的仿真分析了不同布站方法时,系统的探测精度、探测模糊区分布问题,得出了联合探测系统的最优布站方法;与无源探测系统相比较,联合探测系统提高了系统探测精度,改善了探测模糊区.仿真结果可为工程实践中雷达组网的优化部署提供理论依据.     

基于CMAC的模糊神经网络方法

结合模糊神经网络和小脑模型连接控制CMAC理论,提出训练时间短、精度高的CMAC模糊神经网络方法,给出了网络结构、算法,并通过一个维修经费预测实例讲述了这种算法.