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基于模糊物元分析与理想解法的城市防空掩护目标排序优选方法。通过评价指标值的标准差,得到指标客观权重;利用TOPSIS法确定正、负理想目标物元,计算各目标到理想目标的距离,进而得到各目标与理想目标的相对贴近度.据此完成对城市防空掩护目标的排序优选。算例表明了方法的可行性。 相似文献
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为了对联合防空战场信息感知系统进行效能评估,提出了基于Vague集的TOPSIS法。首先利用Vague值表示影响信息感知系统效能的定性指标,然后利用层次分析法确定各指标的权重,最后采用TOPSIS法对感知系统的效能进行了评估。并通过实例说明基于Vague集的TOPSIS法是有效的,可以对联合防空战场信息感知系统进行效能评估提供参考。 相似文献
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基于区间数灰色关联分析的雷达对抗目标选择方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对不确定环境下的雷达对抗目标选择问题,分析了不同因素的影响,确定了雷达对抗目标价值评价指标的层次结构。在此基础上,应用区间数灰色关联分析方法,建立了雷达对抗目标选择模型。模型中的指标权重通过求解加权指标值离差平方和最大的二次规划模型来获得。最后,通过实际应用举例以及与其它方法比较,验证了该方法的合理性和优越性。 相似文献
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对于教师的综合考评是高等学校的一项重要任务。文中给出了利用层次分析法(AHP)和逼近理想解的排序方法 (TOPSIS)的教师综合评价模型。首先利用AHP确定各评价指标的权重,在此基础上采用TOPSIS算法给出教师综合评价排序的准则。经过数据验证,证明该算法是有效的。 相似文献
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《IEEE transactions on information theory / Professional Technical Group on Information Theory》1974,20(3):344-351
By the use of abstract Fourier analysis on groups, the optimum mean-square-error decoding rule is developed for a fixed block code. The optimum one-to-one coding role to be used with this optimum decoder is derived, and a procedure for simultaneous optimization over both encoding and decoding rules is given. It is shown that there is a linear encoding rule which is optimum. A system which implements the optimum decoding rule is outlined. The major difference between this work and others involving coding for mean-square error is that the decoding rule developed here is a mapping from binaryn -tuples directly into the real numbers with the optimization being over all possible mappings into the real numbers. As such the system developed here replaces both the error-correction and digital-to-analog conversion components used in most numerical data transmission systems. 相似文献
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长时间相干积累是一种提高高速弱小目标检测性能的有效手段。针对传统的长时间相干积累方法因为引入跨距离单元与跨多普勒单元因素面临的计算量巨大的问题,我们提出了在距离维以跨距离单元数目为索引的并行处理方法。首先,基于高速目标在一个相干处理间隔内的运动特性,本文建立了匀加速直线目标运动模型。然后,依据跨距离单元数,我们对回波数据进行并行重组,并沿慢时间维进行快速傅里叶变换处理,输出幅度超过第一门限的参数组合通过粒子群算法再在(距离,速度,加速度)维上对重组后的回波数据进行小范围搜索。算法输出对应的峰值与第二门限比较从而做出目标判决。该方法通过两次门限设置以及粒子群算法大大简化了搜索的复杂度与运算量,使算法更具有硬件可实现性。最后,我们给出了实验仿真,分析了积累损失上限,验证了该算法的有效性。 相似文献
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Immune Algorithm for Solving the Optimization Problems of Computer Communication Networks 总被引:1,自引:0,他引:1
The basic problem in optimizing communication networks is to assign a proper circuit for each origindestination pair in networks so as to minimize the average network delay, and the network optimal route selection model is a multi-constrained 0-1 nonlinear programming problem. In this paper, a new stochastic optimization algorithm, Immune Algorithm, is applied to solve the optimization problem in communication networks. And the backbone network vBNS is chosen to illustrate the technique of evaluating delay in a virtual network. At last, IA is compared with the optimization method in communication networks based on Genetic Algorithm, and the result shows that IA is better than GA in global optimum finding. 相似文献