组合评价方法的装备维修性定性指标综合评价

针对在新型装甲装备设计阶段对其维修性进行综合评价的需求,结合装备设计阶段的其维修性指标验证与评价的特点,构建了基于设计阶段的装备维修性综合评价定性指标体系,通过分析线性加权与非线性加权两种综合评价方法的特点,提出了利用两种方法组合对装甲装备维修性进行综合评价的方法,并将该方法应用于实例验证,所得结果与物理样机的实验结果一致,证明了本方法的可行性和科学性,对基于设计阶段的新型装甲装备维修性综合评价有重要参考价值。     

多维作战空间陆战兵力作战仿真方法

为探讨在登陆作战中陆战兵力作战能力问题,加强对现代作战的定量分析,针对武器装备作战能力向多维作战空间扩展的实际,使用多维战斗力指数和生命力指数表示作战单位的多维作战能力。在分析的基础上,建立了多维作战空间中的陆战兵力作战仿真方法,该方法的核心是将多维作战能力指数和生命力指数运用到兰彻斯特方程中。结合登陆作战中的两个主要阶段,分析了海上突击时对双方战斗力的影响,并通过作战仿真方法对算例进行了求解。分析结果表明,该方程能够描述登陆作战中的主要战斗行动,可以作为作战运筹分析的参考依据,适用于登陆作战仿真系统。     

计算机网络攻击效果评估技术研究

计算机网络攻击效果评估技术是信息系统安全评估中一个重要而具有挑战性的课题。目前 ,相关的理论尚不成熟 ,有关的研究报道较少。简要总结了当前已经存在的主要信息安全的评估方法 ,在此基础上 ,从便于实际度量和计算的角度出发 ,提出了基于网络信息熵的评估技术、基于系统安全层次分析的安全评估框架和基于指标分析的网络攻击效果综合评估技术等三种评估模型 ,并分析了各自在使用中应注意的问题     

空战战术仿真试验的一种综合评估方法

提出了空战战术仿真试验的动态评估指标体系,采用了广义多层次综合评估方法建立了评估战术优劣的指数模型,并以典型战术为例对模型进行了验算。     

雷达组网系统抗干扰能力动态仿真评估研究

雷达组网抗干扰能力评估是组网系统作战效能评估的一个重要方面,运用仿真模拟法和最优指标法,对组网系统抗干扰能力进行了动态评估研究。基于研究现状的分析,提出了组网系统抗干扰能力的一种评估框架结构;构建了组网系统抗压制性干扰能力的动态评估指标体系,采用最优指标法对4种组网方案在复合压制干扰模式下的抗干扰能力进行了动态仿真分析和方案的优劣评价。评估结果与实际抗干扰试验的结论相符,验证了评估指标体系的有效性和合理性,所得结论对复杂电子战环境下雷达组网系统作战效能研究具有指导意义。     

灰色理论和模糊数学相结合的装备保障能力评估模型

军事装备保障能力的评估研究.对于战斗力的形成和保持有着重要意义.以灰色理论和模糊数学为基础,提出了一种新的装备保障能力评估模型,它是由AHP、灰色聚类分析,模糊评判综合集成而成的,既能体现装备保障能力评估的模糊性,又能充分利用信息,避免了使用单一模糊数学方法的不合理之处,为全面系统评估军事装备保障能力提供了一种新的途径.     

复杂电磁环境中水面舰艇作战效能评估的指数模型

复杂电磁环境中水面舰艇作战效能评估对于信息化海战场中水面舰艇兵力的战术运用极为重要,目前还处于一个探索阶段.分析了复杂电磁环境对舰艇装备的作用机理和对舰艇作战活动的影响,建立了效能评估指标体系,针对复杂电磁环境对武器装备作战效能的影响难以定量描述的问题,提出了复杂电磁环境作战效能影响因子这一概念,研究了其求解方法,在此基础上,采用指数法构造了复杂电磁环境中水面舰艇作战效能评估模型,并通过仿真验证了其可用性.     

公众聚集场所火灾危险性评估方法研究

针对公众聚集场所火灾危险性特点,从建筑特征、危险源、消防设施、人员疏散和安全管理等五个方面建立火灾危险性评价指标体系。在此基础上通过专家打分和层次分析法,计算得出各指标因子的权重值,根据有关标准和规范,对各评价指标因子进行等级划分,设计安全检查评分表,采用线性加权模型,计算该场所的系统安全分值,得出火灾危险性评价结果。最后给出一个评估实例,对评估方法进行验证。     

基于核主成分分析的高校科技创新能力评价研究

高校在国家创新体系中占有举足轻重的地位,高校科技创新能力评价研究对提高高校科技创新能力具有积极的意义.基于核主成分分析的评价方法能够有效去除高校科技创新能力评价指标体系中的废咝韵喙匦畔?从而取得较好的评价结果.以15所教育部直属高校科研统计数据为样本,利用核主成分分析法进行了高校科技创新能力评价的实证分析,并与主成分分析结果进行了比较,结果表明,核主成分分析能够取得更高的主特征值累积贡献率,从而产生更为合理的评价结果.     

基于半监督FCM聚类算法的卫星云图分类

针对卫星云图的特点在分类特征集中采用了一种新的特征--差异化特征,该特征反映了云图的内部结构特点,并且具有良好的鲁棒性,能有效地避免云团位置变化对特征的影响.将半监督思想引入到模糊C均值聚类方法(FCM),克服了单纯的FCM方法未考虑领域知识导致的聚类结果的盲目性.半监督FCM方法在聚类过程中加入少量的由领域专家标记的样本,引入专家的领域知识,通过与这些带有类标记的样本进行相似性比较,引导FCM方法的聚类过程.试验结果表明,基于具有差异化特征的云图特征集,半监督FCM方法能有效地提高云图分类的准确率.