基于累积前景理论的时间矩阵多属性综合评判模型

针对动态多属性方案排序优选决策问题,提出了一种基于累积前景理论的时间矩阵序列动态多属性综合评判系统模型。依据累积前景理论,将时间矩阵序列动态多属性决策转化为关于属性期望的益损时间矩阵序列动态决策,综合考虑各属性权重、各时间点的权重,计算各方案的最终综合前景值,并依据其大小对方案进行综合评判排序。最后给出了一个决策实例。     

一种基于分层智能混合决策的多Agent框架

智能对于指挥决策模型非常重要,也是提高模拟训练和作战实验质量的关键。作战中指挥决策内容多,问题性质不一,对智能要求高。在分析指挥控制模型发展现状基础上提出模型对智能的需求,分析设定了智能的5个层次,提出一种混合Agent框架,并在框架中对每一层智能给出解决方案,框架兼具认知Agent、BDI Agent和刺激反应Agent的优长,对构建智能化的训练和实验系统有较大帮助。框架在指挥装备作战运用实验中得到应用,具有较好的理论意义和应用价值。     

基于决策树的空中目标威胁分类研究

将决策树ID3算法应用到空中目标威胁程度分类问题。分析了现有威胁评估的常用方法及其局限性,论述了ID3算法在此问题上的适用性。以28批典型目标的威胁程度为例,对数据进行概化处理后,利用weka平台进行仿真,构造决策树,并从中挖掘出隐含的24条规则,这对决策支持系统知识库的构建是非常必要的,也为指挥员定下作战决心提供重要参考。     

基于判别分析阈值滤波协作通信系统信道估计

在基于正交频分复用技术的放大转发协作通信系统中,针对传统信道估计算法估计精度差的问题,提出一种基于判别分析阈值滤波离散傅立叶变换信道估计算法。该算法首先通过设置改进的阈值门限初步获得信道有效抽头,然后利用马氏距离判别分析对已检测出的信道抽头修正。仿真结果表明:和传统方法相比,提出方法有效地滤除了信道估计中的噪声,改善了信道估计精度和误码率性能。     

合成分队火力分配自适应决策模型研究

针对合成分队武器和打击目标种类多样,战场态势变化迅速的特点,提出了一种火力分配自适应决策模型。该模型在火力分配中加入满意度函数以提高整体火力打击效率,根据各决策单元评估信息通过灰色关联法获得目标价值,根据目标类型和特点通过BP神经网络自动选择适合打击武器,通过GM(1,1)模型预测目标状态指标并结合相应的影响因素预测命中概率。仿真实例表明,自适应火力分配模型能够依据态势变化信息调整火力分配模型参数,获得更加合理有效的火力分配结果。     

基于Linux文件检索方法的改进研究

随着磁盘容量的急剧增大,文件系统的性能以及文件系统的效率会急剧下降,这是因为文件列表过于庞大,传统的文件系统在检索文件时采用的线性搜索方式带来的检索效率低下导致。对Linux虚拟文件系统进行深入剖析,阐述了VFS打开以及新建文件的机制,指出其存在的缺陷及问题。在Linux文件系统的基础上,参考暴雪游戏公司解决hash冲突的blizzard算法,提出一种通过在磁盘上建立文件目录项的哈希表来提高文件查找效率的方法。     

末制导雷达干扰决策的模糊评估方法研究

为了适应水面舰艇反导作战的需要 ,提出了一种评估末制导雷达干扰决策的方法。建立了导弹末制导雷达干扰决策评估模型 ,在此基础上 ,运用模糊综合评估的方法 ,对导弹末制导雷达干扰决策进行了综合评估。以干扰某型反舰导弹为例 ,对评估方法进行了试验验证。结果表明 ,该评估方法对评估末制导雷达干扰决策十分有效     

群体决策与个人决策的选择

决策对于管理者来说至关重要,因为它关系到人们能否顺利实现目标.何时采用群体决策或个人决策,取决于三个方面的问题:群体决策和个人决策的效率,群体决策和个人决策的冒险倾向,以及小团体意识.     

不完备雷达信号信息系统的粒度-粗集处理法

在粒度和粒度计算的基础上,对不完备信息系统的属性重要度和相对于决策属性的重要度做了定义,并形成了基于粒度方法的不完备信息系统知识约简算法。通过对不完备雷达信息系统实例的分析处理,证明了这种方法的有效性和实用性,并为不完备系统的雷达信号处理提供了一个较好的处理工具。     

分层分布式分群监控体系下的网格资源发现机制

网格中资源发现机制是把资源提供者和资源请求者联系起来的重要环节.在分析分层分布式分群监控体系结构和现有资源发现机制的基础上,提出将集中式目录服务、资源路由表和移动代理三种机制相结合的网格资源发现机制.实验验证该机制在小范围内查找具有性能高效的特点,而在大范围内查找减少了资源发现代理的分发数量,降低了系统消息的负载,进而降低了网络资源的占用.