模糊优选动态规划在稀缺军事资源配置中的应用

在对稀缺军事资源配置问题进行数学描述的基础上,建立起评价指标相对优属度计算模型,实现了局部优选。在此基础上,通过分配目标综合评价模型实现了对局部优选数据的综合处理,最后建立资源分配的动态规划模型实现了对方案的优选。最后通过实例演示了解决该类问题的具体方法和步骤,对部队建设具有一定的参考和应用价值。     

贝叶斯网络下考虑攻击企图的目标威胁评估

为解决舰艇编队的防空目标威胁评估问题,针对现有威胁评估方法中忽略目标攻击企图,且只进行静态评估而未考虑目标机动导致的运动参数变化对威胁评估的影响之不足,提出了利用目标攻击时所表现出来的特征参数进行攻击企图估计,并分析了影响机动目标威胁程度的相关参数和变量,以目标信息更新周期为不同时间片,建立了用于动态评估目标威胁度的离散模糊动态贝叶斯网络结构模型。为适应编队防空中火力通道多、目标批次多的特点,将一般威胁等级从3级划分扩展为5级划分。给出了网络中主要节点的状态转移概率表和条件概率表。通过对机动目标按照典型攻击航路的威胁度变化仿真表明,所建立的模型和采用的方法合理有效,能够较为准确地反映目标威胁,贴近实战。     

指挥信息系统的风险分析及其方法

基于指挥信息系统的风险管理,贯穿于作战指挥活动的全过程。从指挥信息系统的结构和组织体制的实际出发,围绕指挥信息系统的风险因素,进行风险辨识,给出了基于信息熵理论的信息系统风险评估方法,以指挥活动中的组织计划过程的风险评估为例建模,为在不确定条件下,科学评估指挥信息系统风险提供了定性分析与定量分析方法。     

模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估

动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。     

桅杆模型中纤绳初张力识别

桅杆有限元模型一般用实测平衡张力作为纤绳的初张力,研究表明这种做法对桅杆振动特性的影响不可忽略,有必要对有限元模型中纤绳初张力进行识别。针对实测数据可能少于、恰好或多于能确定纤绳初张力所需数目等3种情况,分别给出了纤绳初张力的识别方法,并结合算例对方法进行了验证,结果表明其方法执行效率高,提高了桅杆有限元分析的准确性。     

挠性胶管动态特性参数的辨识

建立了挠性胶管的物理模型 .以此为基础提出了用系统辨识的方法识别其动态特性参数 ,并推导出相应的计算公式     

专用污水接纳船罐舱设计与模糊评判

首先产生一组包含最优解的罐舱设计方案 ,然后运用模糊评价方法 ,优选了罐舱设计方案     

坦克火控系统的数字化技术

从目标探测设备、车辆综合电子设备、战场战斗识别系统和导航定位技术四个方面 ,阐述了坦克火控系统中采用的先进数字化技术和设备 ,并简述了将坦克纳入 C3I系统中时所使用的先进的通信系统。     

融合跟踪系统性能的综合评估

首先通过分析融合跟踪系统的性能评估需求,并结合已有性能评估指标,制定出一组相对完备的评估指标.使用时间加权平均的方法,详细描述了各指标的定义及其计算方法;其次,基于该组指标提出了系统性能的模糊综合评价方法,说明了该评价方法的原理及其在融合跟踪系统性能评估中的具体实现.对融合跟踪系统的测试实验表明,指标体系设置合理,评估方法可操作性强.     

动态贝叶斯网络的无人机炮火校射

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBNs),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.提出将隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models-HMMs)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域.首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势.最后应用模糊推理获得优先打击的区域号.仿真结果表明了模型的可行性.该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础.