空袭目标威胁判断的模糊聚类分析

分析了影响目标威胁度的主要因素,制定了目标威胁隶属度量化标准,构建了目标威胁评估与排序的模糊聚类分析模型,结合实例检验了该模型的实用性,为地空导弹指挥员进行空中目标威胁判断提供了一种有效方法.     

基于模糊识别的空袭目标威胁度判断

利用模糊聚类分析的方法对各种飞机的威胁程度大小进行了聚类分析,根据某一来袭目标的各种参数指标来判断其类型,结合模糊聚类的结果来判断其威胁程度的大小,为决策者提供科学的决策依据,选择对我威胁程度最大的目标进行抗击。     

基于集群分析的空中作战目标威胁评估技术研究

多机协同空战是现代空战的主要形式,集群目标的威胁评估是多机协同空战指挥决策的前提。针对多机协同空战中目标编群情况难以获取和威胁程度难以量化的问题,构建了基于Canopy-K-means算法的空中目标聚类分群模型,根据战场态势数据对空中作战目标进行编群分组;在此基础上,构建了基于层次分析法的集群目标威胁评估模型,综合考虑静态能力威胁指标和战场态势威胁指标,更加合理地量化计算集群目标的综合威胁程度,为空中作战任务规划提供依据。通过仿真算例验证了模型的有效性。     

基于分层防御的舰艇编队空中目标威胁度排序模型

结合我方舰艇编队防空火力的主要性能和敌方空中目标的部分属性值,按照分层防御的原则,建立空中目标威胁度的分级模型,再在同一威胁级中运用模糊理论根据目标的属性进行进一步排序,从而建立基于分层防御的空中目标的威胁度排序模型。该模型可为舰艇编队防空作战决策提供一定的参考。     

战场目标威胁程度多级模糊综合评判分析

在对战场目标的属性进行分析的基础上,建立了目标威胁程度多级模糊综合评判模型,包括模糊层次分析,一级和二级模糊评判,应用所建立的数学模型编制软件,运用计算机对目标威胁程度分别进行了单因素和多因素计算机实时仿真计算.     

面向机载态势感知系统的空中目标意图估计

针对空中目标的意图估计问题,建立一种空中目标战术意图估计模型。在现有机载态势感知系统中,加 入空中目标战术意图估计功能,在机载环境下实时评估敌方空中目标的战术意图,辅助飞行员进行空战决策;围绕 空中目标战术意图估计模型建立,运用多粒度模糊贝叶斯网络对目标意图进行估计,通过仿真实验对改进前后的意 图估计效果进行对比。结果表明：改进后的隶属度函数对目标的意图评估更精确,能提高实际辅助决策过程中的可 参考性,验证了模型的有效性。     

坦克分队目标威胁评估与火力优化模型

综合运用层次分析法、模糊综合评判和多目标整数规划方法,通过对敌方目标威胁程度进行评估,并在此基础上建立目标分配模型,从而有效地解决坦克分队火力分配问题.     

模糊动态贝叶斯网络防御态势感知模型

针对态势感知模型无法准确捕捉网络系统信息变化的弊端,提出了基于模糊动态贝叶斯网络的态势评估模型。通过对态势要素的状态进行模糊和概率化处理,构建了态势感知和态势评估两个子模型。模型归一化各级态势要素的状态并权值相加,按值划分态势区间,推演态势等级,形成态势处置方案为网络空间防御提供了辅助决策。将概率及观测数据输入模型中进行仿真评估,并与静态贝叶斯网络模型和基于Hopfield神经网络的评估模型进行结果对比,实验结果表明,基于模糊动态贝叶斯网络模型的评估结果综合了更多节点关系和观测信息,在对抗中能逐渐适应对抗强度,防御水平逐渐提高,随着对抗时间的延续,能较好地反映网络防御作战态势的变化规律,同时能有效对目标网络威胁等级进行分类,对态势结果和趋向进行准确分析预估。     

基于模糊灰色认知图的复杂战场智能态势感知建模方法

针对复杂战场环境的动态、不确定性特征,提出一种基于模糊灰色认知图（FGCM）的智能态势感知（SA）建模方法。基于SA理论,采用自上而下任务驱动的态势觉察方式实现态势元素的提取;以目标威胁评估为态势理解的建模对象,利用FGCM在不确定数据表达和推理的模型特性,同时引入外部环境控制节点建立威胁评估动态FGCM模型。以目标意图预测为态势预测的建模对象,在基于专家知识建立的FGCM模型结构基础上,采用粒子群优化算法提高了意图预测模型对历史数据样本的参数学习能力。仿真验证分析结果表明,基于FGCM的智能SA建模方法能够较好地应对动态、不确定的战场环境,发挥知识和数据在建模中的综合作用。     

武器-目标分配的模糊多目标规划

将决策者的主观意识同数学模型相结合,把作战中的武器-目标优化分配问题归结为多目标规划,运用模糊多目标参数规划求出具有一定满意度的最优化方案.其先将问题归纳为一般规划模型,然后给出模糊多目标规划以及含参数情况下的满意解,最后通过验证模型的有效性和可靠性判断该方案的优越度.     

基于模糊神经网络的空袭目标威胁评估

对空袭目标的各因素进行了分析, 提出了目标威胁值是目标攻击意图与目标攻击能力的有机结合的思想, 并将模糊理论与神经网络相结合, 建立了目标威胁评估的数学模型, 为进行有效的目标威胁评估提供了一条思路.     

舰艇编队动态防空威胁的直觉模糊决策方法

针对舰艇编队在不确定海战场环境中的威胁估计问题,提出一种动态防空威胁的直觉模糊决策方法.首先对来袭目标的不同类型信息作规范化处理,得到直觉模糊决策矩阵;其次由直觉模糊熵权法得出评估指标的初始权重,并融合指挥员的主观偏好信息建立指标权重优化模型,使得权重结果更为合理;然后采用正态分布方法处理多时刻信息,得到不同时刻的权重;最后基于 TOPSIS 思想得到目标的威胁度排序结果.仿真实例表明:该算法具有可行性,为解决舰艇编队的威胁估计问题提供了一种有效的途径.     

定量和定性指标相混合的威胁排序模型

威胁是一个模糊概念。威胁排序则是一个复杂而典型的非结构性多指标决策问题，其中的定性指标是不可忽略的。本文运用工程模糊集理论。研究了用相邻指标相对重要性模糊标度值确定指标权重和定性指标相对威胁度的算法，将用语气表示的定性指标转化为模糊值。在分析作战需求的基础上，结合上述算法，建立了定性指标和定量指标相混合的威胁排序模型。计算表明，本模型能更客观和正确地反映目标的威胁情况。计算量小，有较好的实时性和通用性。利于将军事专家的经验融合到辅助决策中，提高C^3I系统的智能化水平。     

舰艇对来袭反舰导弹威胁评估算法

针对传统层次分析法在确定权重系数上的缺陷和不足,提出一种基于主成分分析法、模糊理论和层次分析法的威胁评估算法。在综合考虑主观和客观因素的基础上,运用主成分分析法得出指标层中各指标的重要性大小,并应用到层次分析法中判断矩阵的确定,求解出指标层对于目标层的相对权重,与运用模糊理论中威胁隶属度函数的建立求解出的各指标对于方案层中不同目标的威胁属性值融合,得到总的组合权重。通过Matlab仿真实例结果表明：该算法得到的威胁排序结果客观、合理。     

基于模糊层次分析法的工程装备修理机构修理能力评估

为了准确评估工程装备修理机构修理能力建设水平,运用层次分析法构建了合理完善的修理能力评估指标体系,并改进了权重的计算方法;规范了定量指标值的量化方法,基于三角模糊函数建立了单因素模糊评估模型;基于专家评估法,设计了定性指标模糊评估函调表;运用模糊综合评估法实现了修理机构修理能力评估;通过对某战略级修理机构评估,验证了该方法的科学性与实用性。     

基于多层次分析方法的目标威胁估计研究

对目标的威胁评估研究可以更好的实现调配资源、保存实力、集中打击价值高和威胁大的目标。文中针对无人机任务规划建模中面对的各种威胁,研究了基于多层次评判方法的目标威胁评估方法。通过仿真结果表明采用结合模糊集理论的方法进行威胁评估,不但适用于系统仿真,而且有很好的工程应用价值。     

反舰导弹多目标识别技术探讨

应用模糊分类判决原理 ,探讨了反舰导弹末制导雷达同时捕获多个目标时如何优先选择主要目标进行攻击的问题 .进行了多目标分类判别以及主要目标识别的理论分析 ,并建立了相应的数学模型 .其方法可为反舰导弹末段对主要目标和装订目标的识别方案设计提供参考     

基于区间对偶犹豫模糊熵的反辐射无人机目标威胁评估

针对属性权重未知且评价信息以区间对偶犹豫模糊数形式给出的反辐射无人机目标威胁评估问题,研究 一种基于区间对偶犹豫模糊熵的TOPSIS 决策方法。给出区间对偶犹豫模糊熵的公理化定义,构造区间对偶犹豫模 糊熵公式求解属性权重,进一步利用TOPSIS 法对方案进行威胁评估,并通过实例进行验证。结果表明：该方法能 增加权重的科学性,提高评估的准确性,进一步丰富模糊多属性决策理论。     

航天器工况和故障的模糊模式识别

本文针对航天器飞行状态的工况识别和故障诊断问题,提出了征兆向量和模糊征兆向量的概念,在此基础上给出了一种航天器工况和故障的模糊模式识别的方法,并对三种故障进行了诊断和验证.     

基于动态贝叶斯网络的舰艇防空作战威胁评估研究

为解决防空作战中在数据不完备及不确定条件下的威胁评估推理问题,采用动态贝叶斯网络的目标威胁评估模型.详细分析影响舰艇编队防空作战威胁评估的因素,根据军事专家的领域知识构建相应的状态转移矩阵,分析动态贝叶斯网络的推理过程,运用模糊分类技术处理输入的连续数据.根据所建立的动态贝叶斯网络模型及相应的推理算法得到目标识别、目标意图、目标毁伤能力、目标威胁程度的变化趋势.仿真结果表明该方法科学、有效,其计算结果符合客观实际.