装备保障指挥Agent框架建模

针对装备保障指挥难以用高度程式化的数学模型进行描述的问题,构建了一种装备保障指挥Agent框架模型。介绍了Agent建模方法,分析了装备保障指挥的指挥流程,并根据装备保障指挥流程和Agent的建模特点抽象出装备保障指挥Agent框架结构,对其中的各Agent内部模块进行设计,并对各Agent之间的通信模式进行了研究,设计的结构模型可为其他同类研究提供参考。     

悬浮式深弹反鱼雷武器系统的有效拦截域分析

针对悬浮式深弹反鱼雷武器系统在作战使用中需对目标的可拦性进行快速判断的需求,提出了系统有效拦截域的概念,又根据系统作战流程和工作原理,将有效拦截域判断条件细化为时间域和空间域两个方面判据,进而构建了基于实战中可获取的战场态势等相关信息计算系统有效拦截域的数学模型,并具体给出了一个计算实例。研究结果可为其作战使用提供一定参考。     

基于核与灰度的区间灰数多属性群决策方法

针对属性值为区间灰数且专家权重未知、属性权重部分已知的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法。给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式,充分利用区间灰数的核和灰度的信息建立优化模型求得属性的权重。在求出属性权重的基础上,运用灰色关联方法分别求取各专家的核与灰度距理想方案值的关联系数,综合两者得到专家权重,最终综合专家意见并对方案比较排序得出最优结果。鉴于此,提出一种基于区间灰数相对核与灰度的决策方法。最后以一个算例验证该方法的有效性和可行性。     

基于数据适应性检验的身管磨损量预测研究

应用灰色系统理论研究不确定系统,对系统进行灰色预测模型建立的同时,需要检验系统原始数据序列是否符合建模要求。主要从3个方面检验数据建模的可行性,分别是光滑比、极比偏差和凹凸性检验。结合某型坦克炮身管内膛烧蚀磨损数据,采用不同的磨损数据作为灰色预测模型建模的原始数据序列,具体分成两种情况进行数据检验,并代入模型计算,分析不同情况下模型的预测精度,通过对比计算结果选出与模型匹配度更高的原始数据序列。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

基于效用函数的随伴支援炮兵弹药选择模型

随着火炮武器系统的发展,火炮所配属的弹药类型越来越多,针对不同目标选择合适的弹药以达到最佳作战效能具有重要意义。首先,按照"最大化对敌火力效果、最小化附带损伤,最小化费用"的原则,分析了随伴支援炮兵弹药选择模型要考虑的决策指标,包括毁伤比、压制比、非敌伤亡率、安全距离、费用。建立了决策指标的效用函数,在此基础上建立了整体的决策指标,对决策指标的权重系数进行了分析探讨。最后用实例证明该方法是一种有效综合各类因素的弹药选择方法,能够很好地解决弹药选择问题。     

基于云模型和FAHP熵权的空地弹药效能评估

准确、科学地评估空地弹药的作战效能,对武器装备的设计、研制、试验、采购、作战使用及维护具有重要的意义。充分利用云模型可将定性指标的模糊性和随机性有效结合的特点,构建了空地弹药作战效能的综合云评估模型。针对现有确定指标权重的方法存在主观性较强的不足,提出一种基于模糊层次分析法(FAHP)熵权的权重确定方法,有效利用了主观信息和客观信息。实例分析表明该模型可准确、客观、有效地评估空地弹药的作战效能。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

基于灰色加权马尔科夫的部队集成训练效果预测

针对GM(1,1)预测模型误差较大的问题,在GM(1,1)模型的基础上引入加权马尔科夫模型构建了部队集成训练效果预测模型。该模型以GM(1,1)模型存在的预测残差作为划分马尔科夫状态的依据,通过加权处理对预测结果进行修正。实例分析结果表明,该模型算法简单,易于实现,可以较大地提高部队训练效果预测精度,为部队开展科学有效的实战化训练提供了有力的数据支撑。     

区域联合作战装备保障任务分配模型

现代信息化战争是体系与体系的对抗,区域作战联合装备保障成为信息化条件下装备保障的主要方式,实施科学正确的装备保障指挥,进行保障任务分配对于提高保障效益具有非常重要的意义。通过区域作战装备保障任务的特点,依据区域保障要求建立了包括转场时间在内和不同作战方向上作战单元的重要程度不同的装备保障任务分配模型,保证了重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短和非重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短。最后,应用遗传算法给出了区域联合作战装备保障任务分配模型的求解方法和步骤,具有一定的科学性和实用性。