基于模糊多属性决策的威胁度评估与排序研究

应用模糊多属性决策理论与方法,提出一种对多批目标威胁度大小综合评估和排序的方法。此方法用模糊集和模糊数来定义和表述问题,应用模糊多属性决策方法和模糊算法实现威胁度评估并排序,使结果更能逼近于真实的空中态势状态,有利于现代实战环境中实现作战指挥决策的科学化。     

军用装备基于状态的维修策略研究

基于状态的维修(CBM)是设备(武器系统)预报初始故障的主动维修的一种形式[1],是本世纪初国内外维修领域研究的热点课题.研究目的是进一步推进基于状态的维修理论在军用装备领域的研究与应用.通过分析维修技术的变化和维修所面临的挑战,说明了CBM是一种更有效的维修方式.文章首先从技术的角度分析CBM可行性,采用流程图的方法对基于状态的维修工作过程(包括状态监控、故障诊断和预测、维修决策)进行了说明,最后探讨了基于状态的维修的发展趋势.研究证明,CBM具有很好的应用前景.     

内初班学生学习适应性与心理健康相关研究——以石河子市为例

本研究采用《学习适应性测验》、《中国中学生心理健康量表》对石河子市内初班初一、初二年级少数民族学生进行了测查。结果表明:从总体上看学习适应性与心理健康之间存在显著相关;从内容上看心理健康与学习适应性之间存在显著相关;学习态度、学习环境和心身健康三个方面受到心理健康的影响最大。     

影响高寒山地作战效能的气象环境模糊推理评估模型

高寒山地作战将是我军在西北方向的主要作战形式,而气象环境严重制约其作战效能的发挥。针对高寒山地典型作战样式进行研究,探讨西北地区气象环境与作战单元和作战样式的影响,并由此提炼评估模型的模糊推理规则,构建模糊推理框架,采用多级评估决策的思想和模糊逻辑推理系统,建立影响高寒山地作战的气象环境效能三级模糊推理评估模型。经试验仿真检验,其评估结果与客观实际基本相符,对高寒山地作战效能和武器作战性能的充分发挥以及最大限度利用战场气象环境优势,具有重要军事价值。     

基于目标威胁规则的雷达情报按需分发

针对预警监视网络中信息过载的问题,为了提高情报分发的效率,提出了基于目标威胁规则的情报按需分发方法。依据目标特征以及保卫对象,利用模糊综合决策和层次分析法估计目标威胁值,在此基础上,通过设定阈值过滤,并与用户作战需求模型动态匹配,最终将所得到的目标情报信息分发给特定情报用户。仿真表明,该方法能够有效地实现情报的按需分发。     

Irreducibility of joint inventory positions in an assemble‐to‐order system under (r,nQ) policies

In a typical assemble‐to‐order system, a customer order may request multiple items, and the order may not be filled if any of the requested items are out of stock. A key customer service measure when unfilled orders are backordered is the order‐based backorder level. To evaluate this crucial performance measure, a fundamental question is whether the stationary joint inventory positions follow an independent and uniform distribution. In this context, this is equivalent to the irreducibility of the Markov chain formed by the joint inventory positions. This article presents a necessary and sufficient condition for the irreducibility of such a Markov chain through a set of simultaneous Diophantine equations. This result also leads to sufficient conditions that are more general than those in the published reports. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

A standardized scan statistic for detecting spatial clusters with estimated parameters

The scan statistic based on likelihood ratios (LRs) have been widely discussed for detecting spatial clusters. When developing the scan statistic, it uses the maximum likelihood estimates of the incidence rates inside and outside candidate clusters to substitute the true values in the LR statistic. However, the parameter estimation has a significant impact on the sensitivity of the scan statistic, which favors the detection of clusters in areas with large population sizes. By presenting the effects of parameter estimation on Kulldorff's scan statistic, we suggest a standardized scan statistic for spatial cluster detection. Compared to the traditional scan statistic, the standardized scan statistic can account for the varying mean and variance of the LR statistic due to inhomogeneous background population sizes. Extensive simulations have been performed to compare the power of the two cluster detection methods with known or/and estimated parameters. The simulation results show that the standardization can help alleviate the effects of parameter estimation and improve the detection of localized clusters. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012     

警报关联图：一种网络脆弱性量化评估的新方法

作为一种基于模型的脆弱性分析技术,攻击图能够识别网络中存在的脆弱性和它们之间的相互关系,分析出可能的攻击路径和潜在威胁.论文在攻击图的基础上提出了警报关联图的概念,利用攻击图中蕴含的脆弱性先验知识,将实时IDS警报信息映射到攻击路径,动态反映攻击进程和攻击者意图.在此基础上提出了一种基于警报关联图的网络脆弱性量化评估方法,通过计算警报关联边的权值对网络脆弱性进行动态分析,这种方法结合了静态的网络脆弱性先验知识和动态变化的攻击者意图,能有效反映网络脆弱性在动态攻击情况下的变化.     

IAHP和熵权相结合的TOPSIS法的空战目标威胁评估

针对空战目标威胁评估问题,提出了一种新的基于改进TOPSIS法的评估方法.该方法综合考虑了主观和客观因素,将运用区间层次分析法(Interval-based AHP,IAHP)求解出的威胁评估指标主观权重与运用熵权法求解出的威胁评估指标客观权重相融合得到组合权重.建立了改进的TOPSIS法评估空战目标威胁的数学模型.最后给出了评估实例,评估结果表明该方法是合理有效的.     

自行火炮状态维修决策支持系统

针对现阶段自行火炮定期维修中存在问题,为了预防自行火炮的故障以及缩短维修时间,提高自行火炮维修的针对性和有效性,在自行火炮维修中引入了基于状态的维修(Condition Based Maintenance,CBM),从工程应用的角度出发,设计并开发了自行火炮状态维修决策支持系统(CBMDSS),明确了系统设计的目标,构建了系统的总体结构,详细阐述了系统实现的具体功能,应用Visual Studio.Net及Matlab相结合的程序开发语言开发了自行火炮状态维修决策支持系统,对自行火炮开展状态维修具有十分重要的使用价值。