飞机虚拟维修训练系统可信度评估方法研究

针对“人在回路”和“硬件在回路”仿真系统规模大,实体多的特点,提出一种基于二级模糊综合评价法的仿真系统可信度评估方法;运用层次分析法对飞机虚拟维修训练系统不同层级的仿真模型的可信度进行分析,从而建立一种基于二级层次模型的复杂仿真训练系统的可信度指标体系;运用模糊综合评价方法与专家评价法相结合的可信度评估量化方法,实现了对虚拟仿真训练系统的量化计算;在此基础上,利用典型实例对该方法进行了实验验证,证明该方法对可重用复杂仿真系统实现精确地量化评估;并根据实验结果分析了仿真系统的改进方向,对其提高仿真效果和实训能力具有重要的指导作用。     

先进无人机电源系统设计评估方法研究

机载电源系统是先进无人机关键分系统之一,如何在设计阶段合理客观地评估电源系统总体性能优劣,是无人机系统设计维护的一项重要课题;通过研究相应的原则和方法,建立了无人机电源系统设计评估指标体系,并运用模糊综合评判法中的主因素突出型、加权平均型和全面制约型三者结合的方法,综合考虑质量指标的各个因素及主次因素的影响程度,建立了综合评价模型;同时,利用层次分析法得到质量评价指标的客观程度,对指标权重的度量进行改进,较好地避免了主观因素的影响;最后以某型无人机电源系统数据为依据进行综合计算,结果表明建立的评估指标体系和综合评价方法,具有有效性和较高实用价值.     

模糊熵层次分析法的网络安全评估方法研究

针对传统模糊层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)存在固定权重使得评估精度较低和简单的极大极小操作符影响评估准确度等问题,提出了一种改进的模糊熵层次分析模型用来评估网络安全。模型中主观权重利用层次分析法求解,客观权重采用信息熵计算,并给出了判断矩阵的一致性条件。最后,以实际案例的网络评估案例对本文所提方法进行分析验证,验证了判断矩阵满足一致性要求。通过与AHP法、信息熵法和传统模糊AHP法的对比,验证了本文所提方法在处理网络安全评估时具有一定优势。     

基于层次分析法与模糊综合评价法的纺织企业绿色供应链评估研究

基于层次分析法与模糊综合评价法面向纺织企业进行绿色供应链评估模型设计。构建了评估指标体系,其中包含硬性指标与绿色指标两项一级指标与多项二级指标。通过改进层次分析法与模糊综合评估法有机结合,针对纺织企业绿色供应链的供应商做了全方位定量评估。同时以实例分析验证了纺织企业绿色供应链评估模型,结果表明,引进评估人员信度可以避免评估人员存在主观性差异,从而影响评估指标权重赋值,所构建一致性序列关系与评估矩阵一致性要求相符,在很大程度上保障了所计算的综合评估指标权重的科学性与合理性;引进模糊综合评价法可客观、定量评估供应链供应商,评估结果具备较高客观性与公平性。     

改进的无人机编队内目标分配算法研究

针对无人机编队内多机作战目标分配问题,提出一种改进的无人机编队内多机作战目标分配算法;该算法综合考虑敌我双方机动优势、航程优势、速度优势、角度优势、高度优势、武器性能优势和其它因素优势等,首先采用层次分析法(AHP法)计算综合态势评估优势函数的各个权系数,建立无人机编队内目标分配综合态势评估优势函数模型,然后运用改进的矩阵法进行循环迭代计算进行威胁评估和排序,进而进行无人机编队内目标分配;采用该算法进行仿真研究,仿真结果表明算法计算快,且分配结果理想。     

基于改进层次分析法的作战目标优选研究

目标优选问题是作战指挥中的一个关键问题。考虑到传统层次分析法中存在的不足,引入一种改进的层次分析法,在选取合适评估指标的基础上,建立作战目标综合评价模型。通过使用三标度法构造比较矩阵,并对比较矩阵进行相关变换,得到拟优一致性矩阵,求得各方案相对权重。通过实例,验证了改进的层次分析法能提高作战效率,为作战辅助决策提供科学依据。     

改进的层次分析法在就业综合评价中的应用

研究模糊综合评价系统中合理的指标权重确定问题.针对传统的层次分析法中存在标准不足、判断时的不确定性和模糊性,为了提高合理性和真实性,提出一种算法用三标度法及最优传递矩阵来构造高准确度的判断矩阵,避免了对判断矩阵的一致性检验和调整.以大学生就业能力评价的层次性、模糊性为例,提出基于改进层次分析法和高斯隶属函数的模糊综合评价方法对就业能力进行评价,减少评价的主观性.通过与标准层次分析法的计算结果比较表明,改进后的层次分析法计算量减少同时又保证结论的正确性,使权重确定更加合理和真实,为进一步的评价决策提供科学依据.     

一种信息系统安全风险的灰色模糊综合评估方法

针对信息系统安全风险因素的灰色性和模糊性,以及信息安全风险评估过程中存在的主观性,将灰色统计评估法、模糊综合评判法和层次分析法结合,建立一种信息系统安全风险的灰色模糊综合评估模型.通过灰色统计法建立模糊隶属度矩阵,层次分析法确定风险因素权重,以此来评估量化系统风险,该方法能较好地量化评估信息系统安全风险.     

突发环境事件等级评估方法研究

为了快速确定不同类型指标下突发环境事件分级问题,从而快速准确地制定突发事件应急预案和调度应急资源,提出一种基于改进模糊综合评价方法的突发环境事件等级评估模型。该模型分别利用熵权法和改进模糊层次分析法求得客观权重与主观权重,并进行权重拟合求得综合权重,构建模糊评价矩阵求得最终评价结果,最后通过案例验证了方法的合理性和有效性。     

基于改进的模糊层次分析法的信息系统安全态势评估模型

对已有的安全态势评估方法进行了详细分析和比较,针对现有态势评估方法中存在的主观随机性,结合信息系统规模庞大、结构复杂、信息交互频繁等问题,依据层次分析法AHP基本原理建立了信息系统安全态势评估指标体系。针对现有的模糊层次分析法FAHP存在的一致性问题,提出了新的一致性修正算法并将其应用到了安全态势评估中。另外,吸收了模糊综合评价方法 FCE计算态势值的技术,建立了一种新的安全态势评估模型—层次分析法-改进的模糊层次法-模糊综合评价法模型(AHP-IFAHP-FCE)。介绍了该模型的组成原理,给出了具体构成方法,描述了各个步骤的主要任务。实验结果表明,在信息系统安全态势评估方面,该模型比已有的模型更加有效、更加准确。     

纯量反馈系统稳定零极近似相消的积分约束

导出了单输入单输出反馈控制系统误差响应基于名义系统稳定的零、极点近似相消的时间域积分约束，此积分约束是任何反馈控制系统均应满足的．这一约束给出了单输入单输出反馈系统固有折中的新的观点．名义系统稳定的零、极点近似相消的存在导致反馈控制系统的调节时间延长或者误差响应的无穷范数变大．因此，在反馈控制系统设计中，尽量避免补偿器的零、极点与名义系统的极、零点近似相消(即使这些零、极点是稳定的)．     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

The impact of intellectual capital on the competitive advantage: Applied study in Jordanian telecommunication companies

This research investigates the impact of intellectual capital components on the competitive advantage in the Jordanian telecommunication companies. The empirical findings indicate that the relational capital and the structural capital have positive impact on competitive advantage. Both the relational capital and the structural capital account for 48.4% of the competitive advantage. It is unexpected to find that the human capital does not have a significant direct impact on competitive advantage. However, it is valid to state that the human capital indirectly and significantly influences competitive advantage as it is embedded in the relational capital. The effect of the relational capital on competitive advantage is moderated by gender and age. The effect is strongest among younger men. In the case of the structural capital its effect is moderated by gender only such that the effect is slightly stronger for females rather than males.     

基于多智体多库协同的一种虚拟现实仿真界面构建技术

一、引言计算机仿真接口界面,随着计算机软硬件的不断提高也在快速地变化着。从其发展趋势中我们不难看出这一点:从早期的命令行提示编辑Command Line,到全屏幕菜单编辑(Menu based Editor),再到图形用户界面Graphic User In-terface(GUI),界面在不断追求如何更好地适应用户、与用户更直接地交互。其具体特点包括自然而又丰富的色彩、逼真而又完美的几何造型、柔和而又动听的环境声响、质感而又具有力反馈的实物等。这些人们所需要的真实感,一种技术是难以胜任的,它需要各种软、硬件技术的综合与集成。从目前的趋     

基于KW、MW及DW的决策支持系统架构研究

SDSS是较为先进的决策支持系统，但由于其模型库中的模型固定不变，因此在实际应用中具有一定的局限性。提出了集成数据仓库DW、知识仓库KW和模型仓库MW作为底部架构的体系结构，能有效解决这一问题。该架构简化了模型获得和编码任务，增强了决策的有效性和智能性，提高了决策效率。     

An efficient soft-computing technique for extraction of EEG signal from tainted EEG signal

Electroencephalography (EEG) is the recording of electrical activity of neurons within the brain and is used for the evaluation of brain disorders. But, EEG signals are contaminated with various artifacts which make interpretation of EEGs clinically difficult. In this research paper, we use a soft-computing technique called ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) for the removal of EOG artifact, combined EOG and EMG artifact. Improvement in the output signal to noise ratio and minimum mean square error are used as the performance measures. The outputs of the proposed technique are compared with the outputs of techniques such as neural network, based on ADALINE (Adaptive Linear Neuron) and adaptive filtering method, which makes use of RLS (Recursive Least Squares) algorithm through wavelet transform (RLS-Wavelet). The obtained results show that the proposed method could significantly detect and suppress the artifacts.     

A divide and conquer matheuristic algorithm for the Prize-collecting Steiner Tree Problem

The Prize-collecting Steiner Tree Problem (PCSTP) is a well-known problem in graph theory and combinatorial optimization. It has been successfully applied to solve real problems such as fiber-optic and gas distribution networks design. In this work, we concentrate on its application in biology to perform a functional analysis of genes. It is common to analyze large networks in genomics to infer a hidden knowledge. Due to the NP-hard characteristics of the PCSTP, it is computationally costly, if possible, to achieve exact solutions for such huge instances. Therefore, there is a need for fast and efficient matheuristic algorithms to explore and understand the concealed information in huge biological graphs. In this study, we propose a matheuristic method based on clustering algorithm. The main target of the method is to scale up the applicability of the currently available exact methods to large graph instances, without loosing too much on solution quality. The proposed matheuristic method is composed of a preprocessing procedures, a heuristic clustering algorithm and an exact solver for the PCSTP, applied on sub-graphs. We examine the performance of the proposed method on real-world benchmark instances from biology, and compare its results with those of the exact solver alone, without the heuristic clustering. We obtain solutions in shorter execution time and with negligible optimality gaps. This enables analyzing very large biological networks with the currently available exact solvers.     

Wavelet-based envelope features with automatic EOG artifact removal: Application to single-trial EEG data

In this study, we propose an analysis system for single-trial classification of electroencephalogram (EEG) data. Combined with automatic EOG artifact removal and wavelet-based amplitude modulation (AM) features, the support vector machine (SVM) classifier is applied to the classification of left finger lifting and resting. Automatic EOG artifact removal is proposed to eliminate the EOG artifacts automatically by means of independent component analysis (ICA) and correlation coefficient. The features are then extracted from the discrete wavelet transform (DWT) data by the AM method. Finally, the SVM is used for the discriminant of wavelet-based AM features. Compared with EEG data without EOG artifact removal, band power features and LDA classifier, the proposed system achieves promising results in classification accuracy.     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。