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。     

改进的Apriori数据挖掘算法的应用

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的基本算法.针对防区外联合攻击武器系统在仿真过程中产生的大量数据,利用Apriori算法对仿真结果进行分析,得出一些有参考价值的规则,实现了关联规则挖掘在军用系统仿真中的应用.并对Apriori算法存在的问题进行了一些改进,用新的修剪策略,提高了算法的效率;增加独立性检验,进一步保证了关联规则的正确性.     

模糊启发规则的防空作战智能指控系统决策

为提高防空作战智能指控系统决策效率,在充分考虑专家经验知识的基础上,利用模糊启发规则对智能指控系统决策模型中的规则和推理方法进行改进.通过对防空作战打击决策输出结果的编程计算,得到打击决策输出方案与实际作战决策结果一致.该方法可使模糊规则条数减少,输入向量和模糊矩阵的维数降低,推理计算速度加快,却不影响最终决策输出结果.     

蚁群算法及其在火力分配问题中的应用

火力分配问题是指用一定数量的武器对一定数量的目标进行打击,如何根据武器性能和目标特性等一系列的因素,制定打击计划,使打击效果最好,满足打击需求,是我二炮部队火力运用专业的研究课题之一.火力分配问题是NP难题,经典的求解算法存在指数级的时间复杂度.采用蚁群优化算法,对该问题进行了研究.     

基于混合遗传算法优化的制导炸弹BP网络PID控制器

经典的PID控制方法虽然其物理意义明确、参数调整简便,但是面对现代的过程控制对象所具有的非线性、时变和多种不确定干扰等特性,使得基于精确线性数学模型的设计思路很难直接获得满意的动静态控制效果.在BP神经网络控制的基础上,采用混合遗传算法优化BP反向传播权系数值,推导了算法过程,设计了基于混合遗传算法优化的制导炸弹BP网络PID控制器.最后,以某制导炸弹纵向通道设计为例,仿真结果表明控制器能使得制导炸弹准确命中目标,并且具有较好的鲁棒性能.     

模糊综合评判在武器费用-效能分析中的应用

针对武器费用-效能分析需综合考虑费用、效能和时间三方面因素的问题,提出一种基于模糊综合评判法的多目标决策问题的解决方案.介绍了模糊综合评判的数学模型,总结了在应用模糊综合评判进行辅助决策时需要注意的三点问题,最后结合实例对4种飞机备选研制方案,通过建立单因素评判的模糊优先矩阵、计算单因素排序向量进而得到评判矩阵,采用加权平均型合成算子,将评判矩阵与由KLEE法得到的加权向量进行合成,得出了4种方案的费用-效能分析结果,为方案的选择提供了依据,结果表明,这种方法具有实用价值.     

基于可变权重模糊集的搜索方案模糊决策模型

运用模糊决策理论,研究了反潜巡逻机在执行反潜任务时,从多种搜潜手段及其组合中选择合理的搜潜方案的决策模型,特别是针对声纳浮标为消耗性器材的特点,引入了基于AHP方法思想的、与声纳浮标存有量有关的可变因素权重模糊集向量,通过计算和判断各种备选方案与理想方案之间的模糊距离,建立了针对不同航行状态潜艇的搜索行动方案优选模型,最后给出了决策算例,验证了模糊决策模型的合理性,可应用于反潜巡逻机作战指挥的计算机辅助决策.     

三合一场所火灾危险性模糊综合评价

根据＂三合一＂场所火灾危险性的影响因素,应用模糊识别理论构建了＂三合一＂场所火灾危险性评价指标体系、层次结构模型和判断矩阵,并利用层次分析和多级模糊评价相结合的方法对某＂三合一＂场所火灾危险性进行了综合评价。研究结果表明：该方法的评价结果符合实际情况,具有较好的可操作性,对预防＂三合一＂场所火灾事故具有很好的参考价值。     

用Excel演示Floyd算法

Floyd算法是计算最短路径长度的基本算法之一,若用Excel实现,算法的核心部分只需填写一个公式,比通常的四重循环结构算法简单、直观。     

基于对抗演练的坦克单车成绩评定方法

为合理评定坦克分队对抗演练过程中各单车的操作技能,基于各单车在对抗过程中的相关数据特征,运用模糊聚类算法对单车对抗水平进行聚类分析,得出了各单车的等级评定成绩。提出了一种改进的ReliefF算法,将其差异明显、差距较大的属性特征分离,为坦克单车以及分队找出差距、制定日后训练重点提供了重要依据,并通过一实例阐明了此方法的实现步骤,验证了此方法的科学合理性。