武器效能衍生推理及评估模型自学习的研究实现

针对海洋环境下武器作战效能的评估问题,在样本数据极度匮乏的情况下,提出了一种武器效能衍生推理机制。利用与待评估武器具有较高相似度的一种或多种其它武器型号的样本数据,训练通用评估模型得到针对该武器的专用评估模型。为提高评估模型的可信度,专用评估模型增加了自学习功能。随着武器样本数据更新变化到一定阈值,对模型进行重新训练以完成专用模型的自学习修正。最后在某作战平台效能评估系统上进行实例验证并完成模型自学习功能设计。事实表明衍生推理能提供较高参考价值,并且通过模型自学习,效能评估的可信度和准确性有很大提高。     

基于蚁群聚类的RBF NN海洋环境下武器效能评估

海洋环境复杂多变,武器装备作战效能影响要素众多并且机理复杂,效能评估问题难度加大。针对海洋环境影响下武器效能的评估问题,将蚁群聚类算法与RBF神经网络相结合,提出了基于蚁群聚类的RBF神经网络武器作战效能评估方法并建立评估模型。通过蚁群聚类算法确定RBF神经网络隐含层神经元的中心值,并且为了得到最优聚类结果,在蚁群聚类中加入了局部搜索。最后,利用样本数据对该模型进行训练,并对特定条件下武器作战效能进行评估,实验证明此评估模型具有一定的可行性和有效性。     

基于RBF神经网络的光电装备作战效能评估

为了提高光电装备作战效能评估的客观性,在构建效能评估指标体系的基础上,建立作战效能评估RBF神经网络模型,通过试验数据样本进行学习训练RBF神经网络模型。最后,利用训练好的RBF神经网络模型对光电装备作战效能进行评估,结果表明基于RBF神经网络的光电装备作战效能评估模型具有一定实用性和可行性。     

基于证据理论的作战效能评估可信度校验方法

在武器装备论证中,常常需要对武器装备进行作战效能评估,而评估结果的可信度也是决策者较为关心的问题.该问题具有一定难度,主要难点在于如何从整个评估过程中寻找和聚集评估的可信度.针对作战效能评估的可信度问题,再现评估过程予以校验分析.从评估底层指标开始,采用多专家进行评定.构建基于证据理论的融合模型来汇集下层指标的可信度,并层层推理聚合,最后获取评价方案的最终信度分布.以某地地导弹主战系统作战效能评估的可信度分析为例,识别结果和原来的仿真评估结果内容大致符合,印证了原评估的结论.这表明该方法有一定的可行性.     

基于V-SVR的海洋环境下武器效能评估

海洋环境中各种气象水文要素对海军武器装备的作战效能影响显著,且影响机理复杂,这大大增加了海军武器装备作战效能的评估难度。针对武器装备作战效能评估问题中的小样本、非线性和高维度等问题,文中提出将v-支持向量回归机（v-supportvectorregression,v-svR）模型应用到该作战效能评估问题中。v-支持向量回归机模型最终转化为凸二次规划问题,文中采用基于分解思想的序列最小优化（sequentialminimaloptimization,SMO）算法进行求解：并对参数选取问题进行了讨论。针对某作战平台的作战效能评估实例,基于v-支持向量回归机建立了评估模型,实验结果表明了所提评估模型的有效性。基于v-支持向量回好机的评估模型能够降低对专家经验的依赖,其评估结果具有较高的客观性。     

基于 v-SVR 的海洋环境下武器效能评估

海洋环境中各种气象水文要素对海军武器装备的作战效能影响显著,且影响机理复杂,这大大增加了海军武器装备作战效能的评估难度.针对武器装备作战效能评估问题中的小样本、非线性和高维度等问题,文中提出将 v-支持向量回归机(v-support vector regression, v-SVR)模型应用到该作战效能评估问题中. v-支持向量回归机模型最终转化为凸二次规划问题,文中采用基于分解思想的序列最小优化(sequential minimal optimization, SMO)算法进行求解,并对参数选取问题进行了讨论.针对某作战平台的作战效能评估实例,基于 v-支持向量回归机建立了评估模型,实验结果表明了所提评估模型的有效性.基于 v-支持向量回归机的评估模型能够降低对专家经验的依赖,其评估结果具有较高的客观性     

基于极限学习机的武器装备作战效能全局敏感性分析

作战效能是衡量武器有效性的关键指标。通过寻找影响作战效能的敏感性指标来提高武器装备的作战效能是一种简单有效的方法。为解决复杂评估模型计算成本高、计算时间缓慢的问题,本文引入极限学习机作为代理模型,替代  复杂的效能评估模型。运用基于方差的全局敏感性分析,找到影响武器作战效能的敏感指标,进而找到与其关联的武器设备,对其功能进行完善和提高,从而提高武器的作战效能。本文以潜艇典型作战任务为作战效能敏感性分析的案例,  分别与基于前馈神经网络模型、支持向量回归模型为代理模型的全局敏感性分析进行对比,验证该模型的有效性和高效性。     

海洋环境武器效能的改进RBF网络评估模型

文中针对海洋环境影响下单武器装备作战效能的评估问题,建立基于RBF神经网络的评估模型。在实际应用中,为了保证评估结果的客观性和准确性,提出一种基于统计原理的改进RBF神经网络模型。该改进模型采用基于样本相似度的聚类算法,以加权欧氏距离为样本相似性度量方法,通过对样本进行聚类处理得到RBF神经网络模型的参数,进而建立评估模型。最后,为了验证提出模型的可行性,利用样本实例对模型进行训练,并利用训练后的模型对某一环境下单一武器作战效能进行评估,实验结果表明了模型的可行性和可靠性。和传统方法相比,该评估模型基于样本数据的统计信息,不需要专家知识,具有较高的客观性。     

基于AGABP的武器装备效能组合预测

针对海洋环境影响下武器装备作战效能的评估问题,建立了基于BP神经网络的组合预测评估模型。利用神经网络,将多个方案的预测结果作为网络输入,其真实值作为输出,以组合预测模型均方误差最小为目标,属于一种非线性组合预测模型。同时针对BP网络收敛速度缓慢,容易形成局部极小解的缺点,提出了AGABP(自适应遗传反向传播)算法对其进行改进。最后针对某作战平台作战效能的评估实例,在多种单项预测模型的基础上利用AGABP算法进行组合预测,得到了较好的实验结果。     

基于灰色AHP法的武器装备体系作战能力评估

为对武器装备体系作战能力进行评估,分析武器装备体系的结构组成,建立武器装备体系的作战能力评估指标;针对武器装备体系复杂性的特点,提出灰色层次分析法对武器装备体系作战能力进行评估,通过算例验证所建模型是合理、可行的。     

基于灰色AHP法的武器装备体系作战能力评估

为对武器装备体系作战能力进行评估．分析武器装备体系的结构组成．建立武器装备体系的作战能力评估指标;针对武器装备体系复杂性的特点,提出灰色层次分析法对武器装备体系作战能力进行评估,通过算例验证所建模型是合理、可行的。     

一种弹炮结合武器系统作战效能评估方法

为了评估弹炮结合武器系统的作战效能,构建了效能评估的指标体系,简要分析了指标选取的理由,建立了弹炮结合武器系统作战效能评估的三层BP神经网络模型,给出了训练样本构造的方法,并用构造的样本对BP神经网络进行训练.运用训练好的神经网络对弹炮结合武器系统作战效能进行评估.结果表明,该方法能够较好地克服人为因素和模糊随机性的影响,具有较高的可行性和可信度.     

基于任务的空军装备体系效能建模框架研究

为了提高武器系统的效能,针对空军武器装备体系作战效能分析中模型精度与运算速度之间的矛盾,在对空军武器装备体系作战效能层次分析的基础上,提出了运用多分辨率建模与解析法相结合解决战役任务武器装备体系作战效能分析的思路.以工程实现为目的,分析了空军战役任务武器装备体系效能分析模型总体框架,并通过对框架下任务多层次建模、实体模型的多分辨率建模、结构模型的多分辨率建模和建立多层次的作战效能指标体系等关键问题的研究,给出了一个基于双重多分辨率建模和解析模型的战役任务武器装备体系作战效能分析建模框架,可有效解决模型精度与运算速度之间的矛盾.     

基于FSVR的海洋环境下武器效能评估

海洋环境中各种气象水文要素对海军武器装备的作战效能影响显著,且影响机理复杂,这大大增加了海军武器装备作战效能的评估难度。针对武器装备作战效能评估问题中的小样本、非线性和高维度等问题,将支持向量回归机( Sup-port Vector Regression,SVR)模型应用到该作战效能评估问题中会有较好的性能表现。标准的支持向量回归机对每个样本公平对待,而实际中的样本存在重要性的差别,文中将模糊支持向量回归机应用到武器作战效能评估问题中,提出一种根据样本与所有测试样本在高维特征空间的欧氏距离之和的大小来确定每个样本模糊隶属度的方法,从而体现不同的样本对决策函数学习的贡献率差异。实验结果表明,对于样本中存在野点和噪声的回归问题,模糊支持向量机表现出了更高的评估精度。     

粗糙集-神经网络在作战效能评估中的应用

为了提高作战效能评估的准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到作战效能评估研究中,提出了粗糙集与神经网络相结合的作战效能评估方法.应用粗糙集简化神经网络训练样本数据集,在保留重要信息的前提下消除冗余的数据,仿真实验表明评估精度提高了,并且能获得更好的效果.以坦克作战效能为例,构建了坦克的效能评估模型,给出了基于粗糙集和神经...     

武器装备仿真系统可信度评估

随着现代科技的发展和军事的需要,武器装备系统仿真对武器装备系统的论证变得越来越重要,主要作用是节约开支,优化作战性能,进行效能评估等.然而仿真可信度目前还没有很好的评估方法.一个仿真系统如果不知道其可信度如何,往往让人难以接受.根据国内外研究现状,主要讨论了仿真的校核、确认与验收和仿真可信度的关系,同时分析了仿真可信度的概念,并在概念分析的基础上提出了一些常用可信度的评估方法,这些方法在实际应用中具有指导意义.     

武器装备战时持续保障能力评估

武器装备持续保障能力评估是战时装备保障的一个重要问题,它涉及的因素很多,目前还没有统一的方法.通过对装备保障及其保障能力评估的有关问题进行讨论,探索一种可行的武器装备持续保障能力评估的思路.首先给出了装备持续保障能力和装备保障效能的概念,对装备保障能力和保障效能进行了区分,然后研究了战时装备持续保障能力评估指标并以此为基础建立了评估模型,最后以某型作战飞机作战过程中的持续保障为例,对武器装备战时持续保障能力评估模型进行了实际工程验证.     

基于整体效果的装备体系作战效能评估方法研究

针对武器装备体系作战效能评估进行了研究,提出了基于整体效果的装备体系作战效能评估方法,包括任务完成情况分析、整体作战效果分析、基于价值中心的等效分析、灵敏度分析及装备贡献度分析等环节。在此基础上,建立了基于整体效果的装备体系作战效能评估元模型,并设计开发了装备体系作战效能评估分析系统。实践证明,所提出的方法是可行的。     

面向使命任务的武器装备体系能力规划方法

武器装备体系(weapon system of systems,WSoS)能力规划是武器装备体系研究的重要内容.履行使命任务时,可出动的兵力以及携行可支撑能力的武器装备数量是有限的,对此,提出一种基于效能价值的武器装备体系能力规划方法.统筹考虑作战中各项任务能力需求,结合支撑不同能力的武器装备与相应装备数量之间的关系,快速给出不同规模部队的能力规划方案.以使命任务为牵引,分析能力需求,建立归一化作战能力效能模型;基于前景理论(prospect theory),给出考虑风险因素的作战能力效能价值函数;以装备单位数量为约束变量,构建基于效能价值的体系能力规划模型,对其求解可得出使体系效能价值最大的武器装备能力规划方案.最后,以武警部队担负的反恐处突作战任务为例,验证所提出方法的可行性和有效性.     

基于统计分析的作战行动效能评估方法

由于作战过程中不确定因素多,作战行动效果数据表现出显著的随机性。为了探索效果数据背后隐藏的作战规律,基于统计分析的方法研究作战行动效能的评估问题。分析了作战行动及其效能的基本概念,针对增强最简半自治适应性作战神经网络工具箱(EINSTein)产生的仿真数据采用单次、单组以及多组实验分析的手段,研究进攻行动效果数据的统计特征,发现对于具有作战优势的一方,相比通过增加作战人数而言,提高火力半径能够取得更好的作战效果。在此基础上,提出一种作战行动效能的评估方法,并结合仿真数据进行了验证,从而为基于实际训练效果数据的效能评估提供可行的解决方案。