基于粗糙集的空袭目标威胁评估排序

通过对影响空袭目标威胁排序因素的分析,针对定性与定量因素并存的情况,提出利用粗糙集理论进行威胁排序的方法.将已有决策表转化为成对比较表,利用优势属性集来推理决策规则,从而确定各目标的排序.案例表明此方法有效地解决了空袭目标威胁排序中的如何处理不确定信息的问题,大大提高了决策的准确性和客观性.     

基于粗糙集理论的防空C~3I系统目标威胁度综合评判

目标威胁度的估计是防空C3I系统中辅助决策的基础,各个威胁因素权系数的确定历来缺乏严格的数学基础。针对此问题,提出应用粗糙集理论,对空防对抗中各种威胁因素的原始数据进行挖掘,利用其求得各项威胁因素的属性的重要度,进行权值化处理,使得各项威胁因素权系数的确定有效克服了传统方法的主观性,使得各项权系数的确定更具客观性,提高威胁度估计的准确性。     

基于集对分析的后勤补给路线决策问题研究

由于现代战争后勤补给的快速性、安全性、决策者的主观性及获取情报信息的相关特性,使后勤补给路线的决策问题具有不确定性.利用集对分析对确定不确定信息的良好处理能力,对后勤补给路线的决策问题进行了研究.在选择路线时摒弃了传统的只考虑时间效益的思路,综合分析影响后勤补给路线选择的诸多因素,在遵循目的性、实用性、关联性、客观性和定量化原则基础之上,构建了后勤补给路线选择的指标体系;给出一种基于集对分析的决策定量化数学模型,对后勤补给路线的决策问题进行分析,为指挥员能够科学、合理地选择路线提供参考.     

非致命微波武器综合效能评估

针对非致命微波武器效能评估问题,通过分析影响非致命微波武器效能的关键因素,建立了非致命微波武器评价指标体系,提出了非致命微波武器效能的评估方法。采用一致性排序法确定各个指标的分配权重,并将Vague集应用到效能评估中,利用加权贴近度表征非致命微波武器效能的评估值。得到评估结果与实际情况相符,为国内非致命微波武器发展提供了理论依据。     

坦克搭乘输送平台海上射击目标决策方法

通过粗糙集方法分析影响坦克对岸滩目标射击效果的各种因素,建立坦克搭乘输送平台海上射击的知识表达系统,将射击效果作为决策属性,将已有数据或作战经验作为条件属性,依粗糙集理论方法挖掘射击决策规则,最后约简得到一些简单的射击决策规则,为单坦克射击决策提供依据。     

消磁脉冲电流对发电机组转速的影响及其改进措施探讨

从现行的消磁脉冲电流对发电机组转速产生较大影响的事实出发,研究机组运行情况的数学模型,建立了基于Matlab的系统框图模型,并进行仿真实验,实验结果定量描述了消磁脉冲电流对机组转速影响的程度.在此基础上,提出了使用上升沿较缓的电流波形的方案.仿真结果表明,该方案可行.     

航天器轨道追逃态势分析的水平集方法

航天器轨道追逃是当前航天动力学与控制领域的研究热点。针对轨道追逃定性问题开展研究,提出了一种综合运用降维动力学模型和后向可达集的航天器近距离轨道追逃态势分析方法,以支撑任务可行性分析;通过在视线旋转坐标系下推导博弈系统降维动力学模型,建立近距离追逃定性问题模型,减少了状态空间维度;使用目标集的后向可达集描述捕获区并划分追逃状态空间,基于水平集方法建立可达集在降维动力学模型中演化的动态HJI(Hamilton-Jacobi-Isaacs)偏微分方程,并设计WENO-TVD求解器数值计算HJI方程终值问题粘性解,完成了追逃目标集的准确描述并避免了可能出现的终端奇异现象。通过不同推力构型的追逃场景数值仿真验证了方法的有效性,展现了一次计算批量化处理初始态势的功能。     

基于粗糙集理论的定性推理结果的约束

从分析定性推理结果存在的问题出发,提出定性约束的必要性.总结了几种现有的定性约束,提出一种新的定性约束-粗糙定性约束,利用粗糙集属性约简算法对定性推理结果进行约简.简要介绍了粗糙定性推理软件的总体设计思路流程和功能模块划分.以物资供应保障过程定性推理结果为例,对所得推理结果进行粗糙定性约束,得到重要推理结果,为物资供应保障决策提供参考意见.     

融合图嵌入的Smooth-PCANet图像识别算法

主成分分析网络（Principal Component Analysis Network,PCANet）是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。然而PCANet在构建网络卷积核时只关注了图像的主分量信息,忽视了近邻像素点之间的位置关系。而通常情况下,图像的相邻像素点具有空间强相关性,因此利用图结构保持像素点的位置近邻关系更有利于网络提取有效特征。因此,我们将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法Smooth-PCANet。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,我们在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

基于NSGA-II和多属性决策的防空火力分配

为了解决防空火力分配问题,首先运用NSGA-II算法求出Pareto最优解集,然后运用多属性决策方法对Pareto最优解集中的解进行综合评估,并从中找出一个最优解。用区间数定性描述各属性,建立了防空火力分配的三目标优化模型。描述了NSGA-II算法和多属性决策方法的运算步骤。在仿真算例中,得到了一个最佳防空火力分配方案,说明该方法对于防空火力分配问题有良好的应用价值。