基于FNN和RS理论的综合评估及应用实例

为较好解决武器系统效能综合评价与分析的问题,提出一种新的综合评价与 分析方法。以某一类型的武器装备的效能评估为例,利用模糊神经网络(FNN)的方法和粗 糙集(RS)理论方法对武器装备效能的优劣进行评估。首先,用FNN方法提取用于效能评 估的模糊规则,然后用一种新的处理不确定知识的数学工具,粗糙集理论方法对装备属性进 行约简,删除其中不相关或不重要的知识,选出最重要的且尽可能少的评价指标获得系统效 能评价的最小决策算法,进而分析得到系统效能的关键因素。     

数据挖掘技术在炮阵地选择中的应用

根据炮兵阵地地形选取的要求,从地理信息系统出发,运用人工智能、数据挖掘、多媒体等技术,提出了炮兵阵地选取的空间数据挖掘模型,为炮兵阵地选取的计算机实现提供了一种有效的解决方案,使指挥员能快速从复杂的地域信息中找到适用于炮阵地所需的地形信息,为炮兵自动化指挥系统提供了决策与支持。     

知识的通信资源管理决策支持系统

专家系统可以模拟专家分析和解决问题的过程进行推理,最终给出合理的方案.将人工智能技术引入通信资源管理,提出了基于知识的通信资源管理方法,讨论了基于该方法的通信资源管理决策支持系统体系结构、知识库资源优化和推理机制.     

适应任务的模块化卫星快速构建优化决策方法

如何根据应急航天任务,在满足各种约束的前提下,从型号众多、能力各异的卫星平台及有效载荷中快速决策效费比最佳的卫星构造方案引起了越来越多的关注,这就是适应任务的模块化卫星快速构建优化决策问题.在深入分析该问题特点的基础上,建立优化决策数学模型,提出基于遗传算法的优化决策方法,为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解引入基于...     

应急物资保障计划辅助决策模型

提出了一个制定应急物资保障计划的流程,构建了制定应急物资保障计划的数学模型,并应用运筹学的方法对其进行了优化.该模型为制定应急物资保障计划提供了有效的途径.     

空空协同作战指挥控制系统

论述了研究与发展空空协同作战指挥系统的必要性 ,探讨了空空协同作战指挥系统的概念及系统的建模、结构模式 ,指挥决策的制定与优化、人机关系的处理、作战效能的评估与通讯共享集等几个问题     

基于构件的决策支持系统中模型组织集成框架IFMO

决策支持系统模型组织和表示是影响模型和建模效果的一个基本问题 ,也是实现模型管理的前提。在研究国内外建模技术以及开发CS -DSSP决策支持系统开发平台[1] [2 ] 的基础上 ,本文提出了一种基于构件的模型组织集成框架 ,包括模型构件化描述、构件化框架、集成框架体系结构等。IFMO提出了一种把先进建模技术应用到DSS中的方法     

雷达网情报保障方案决策支持系统设计

在现代防空战场环境下,雷达网面临各种复杂的情报保障任务。针对目前雷达网指挥自动化系统在情报保障辅助决策上的空白,设计了区域性雷达网情报保障方案自动生成决策支持系统（DSS）。运用决策支持系统的理论和方法对系统的建模进行了宏观的设计,阐述了系统的结构组成、功能模块和工作流程;并运用面向对象的方法实现模型库管理系统,将模型与数据完美结合。该系统为设计雷达网情报保障方案DSS提供了一条相对有效的途径。系统的实现还有待进一步的研究,但它的完成必将大大提高现有雷达网指挥自动化系统的辅助决策能力。     

基于多属性决策方法的防空C3I系统效能评估

介绍了防空C3I系统效能的定义及效能评估的一般处理过程.针对效能指标的多样性,提出了基于多属性决策(MADM)的效能评估方法,并通过一个示例给出MADM方法的处理过程,有效地解决了防空C3I系统效能评估这一复杂而困难的问题,仿真结果证明了方法的可行性.     

An optimal structured policy for maintenance of partially observable aircraft engine components

This paper considers the maintenance of aircraft engine components that are subject to stress. We model the deterioration process by means of the cumulative jump process representation of crack growth. However, because in many cases cracks are not easily observable, maintenance decisions must be made on the basis of other information. We incorporate stress information collected via sensors into the scheduling decision process by means of a partially observable Markov decision process model. Using this model, we demonstrate the optimality of structured maintenance policies, which support practical maintenance schedules. © 1998 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 45: 335–352, 1998