基于粒子群优化的模糊交通控制器设计

城市中存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围路网的交通流起着很大的影响,这些路口需要优先保持通畅.针对此情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法（TIPSO）,并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练,获取到比人工设定的更优的模糊规则.     

基于AHP与熵权的舰艇编队信息作战能力模糊综合评估

在确立了舰艇编队信息作战能力评估指标体系的基础上,运用AHP和熵权法,得到评价指标的综合权重.通过模糊综合评判,得出综合评判总分.以舰艇编队的信息侦察处理能力为例进行综合评估.最后通过进一步研究分析,构建了一种数学模型,用于找出影响舰艇编队信息作战能力的薄弱指标.     

模糊综合评判的装备研制风险评估

装备研制风险评估是在风险分析的基础上对所研究阶段的风险性进行评估,计算该阶段的风险得分,最终确定其风险等级,对结果进行比较分析,为下一步工作的开展确定方向,具有重要的指导意义.对装备研制的风险管理进行了研究.针对装备研制项目阶段特点,从风险管理工作的现实需求出发,以风险管理的基本理论为基础,结合其他领域已有的风险管理模型,建立了装备研制风险管理的针对性模型,并结合事例对装备研制风险管理模型的具体应用进行了说明.     

基于AHP和DEA综合评判的反恐分队综合作战效能评估

通过分析影响反恐分队综合作战效能的主要因素,建立了反恐分队综合作战效能评估的指标体系.然后,运用模糊AHP评估模型对反恐分队综合作战效能进行定位评估.最后,运用DEA模型对一级指标进行了有效性分析,并指出了无效指标需要提高的幅度.     

战时装备保障阵地选址不确定决策方法

针对战时选址属性信息为区间数的情形,提出了一种基于模糊偏序关系的装备保障阵地选址决策方法.首先,建立战时装备保障点选址的评估值模型,并对其进行预处理;然后建立了模糊偏序关系模型,将混合型评估值模型转化为评估关系模型,得到各备选点之间的偏序关系;最后,对偏序关系进行集结,得到全序关系,从而获取方案的优劣排序.这为战时装备保障阵地选址提供了一种新的有效途径.     

基于定性信息的装备技术状态评估

利用定性信息对装备技术状态进行评估是提高评估时效性的有效手段.通过对装备技术状态评估研究现状的分析,论证了运用D-S证据理论进行装备技术状态评估的可行性.结合D-S证据理论的特点,提出了适用于装备技术状态评估的可信度分配策略.采用基于投影的证据融合方法,以解决传统D-S证据理论在融合高冲突证据时的缺陷.在评价决策中运用最大基本信度状态评价准则进行评价决策.最后,将提出的分析方法,应用于某具体装备的技术状态评估中,验证了该方法的有效性.     

通信受限下分布式多传感器协同跟踪算法

在分布式多传感器目标跟踪系统中,由于局部融合中心(LFC)的物理限制(如:有限的频率信道、处理器容量有限等),只能接收有限个传感器的传送数据。此外,信息传输的方式也将影响传感网的使用寿命,因此,研究了通信受限下的分布式多传感器目标协同跟踪问题。首先对监视区内分布的传感器进行聚类分簇形成若干个子网,接着从通信能耗的角度出发,对传感器采集信息的传递路径进行最优路径规划;进而对子网局部状态进行估计,在子网信息融合中,分别采用最大距离和、最大化信息增量两种准则进行最佳传感器选择,最后通过各子网全局航迹融合实现分布式多传感器协同跟踪。仿真验证了算法的有效性。     

基于线性数据融合的双椭圆定位模型优化算法

为了充分利用分离式台声源声纳定位系统的冗余测量信息,提高系统的定位精度,提出了基于线性数据融合的双椭圆定位模型优化算法。并通过数值仿真,对不同条件下的定位误差几何分布曲线图(GDOP)进行了研究。仿真结果表明,大部分探测范围内,两个声源之间距离的变化和时间测量误差对定位性能影响较小,而角度测量误差对该算法的定位精度影响较大。与仅利用距离信息进行定位的方法相比较,采用数据融合的优化手段,可以充分利用定位系统的冗余信息,有效地降低了系统的定位误差,探测盲区的定位性能也得到明显改善。仿真结果和性能分析为解决远距离探潜定位优化问题提供了理论依据。     

基于交叉熵和新转移函数的模糊神经网络分类器

针对目前普遍采用的误差平方和准则及Sigmoid转移函数在BP算法应用中存在的缺陷和不足,提出了基于交叉熵准则和新的S型转移函数构建的模糊神经网络分类器,并将这种分类器应用于心肌梗死的定位诊断,结果表明其训练效率和识别性能都明显优于传统的模糊神经网络。     

无人机载多传感器集成与数据融合

介绍了无人机在情报、监视和侦察(ISR)领域的作用,分析研究了无人机(UAV)载传感器的种类、特点、集成特性及组合使用方式,说明了无人机载多传感器集成与数据融合的优点、功能组成.针对无人机载传感器的特点分析了多传感器组合、体系结构和特点,介绍了其主要算法,提出了发展趋势.