基于AHP 的合成旅后装保障能力评估权重

为提高评估标准制定的准确性和科学性,采用层次分析法确定合成旅后装保障能力权重.通过对陆军某训练基地问卷调查,采用层次分析法构建层次结构模型并区分一级指标、二级指标、三级指标,构造判断矩阵后进行一致性检验.评估结果表明:现行评估体系中后装保障能力权重偏低,可为部队制定合成旅实兵演习检验评估标准提供参考.     

基于改进结构方程模型的陆军武器装备体系作战能力评估模型

作战能力评估对陆军武器装备体系发展论证和作战运用具有重要意义,其评估模型的构建又是其中最为关键的一项内容。分析基于改进结构方程模型（SEM）的陆军武器装备体系作战能力评估步骤,构建陆军武器装备体系作战能力评估指标体系,并对现有SEM进行改进。通过线性加权和法对多维度体系作战能力评估指标体系进行降维处理,提高SEM的计算效率,实现陆军武器装备体系作战能力的快速计算与综合评估。改进SEM中的聚合指标权重求解分别采用熵权法和层次分析法,将2种权重聚合指标值参与到改进SEM中计算的体系作战能力评估结果,与直接用SEM的体系作战能力评估结果进行对比。仿真实验结果表明,体系作战能力评估结果的变化趋势基本一致,实现了对改进SEM可信度和时效性的验证分析。     

基于物元模型分析方法的作战指挥信息效能评估

根据信息作战需要,运用物元分析理论构造评估模型。对于评估指标体系中各指标的归一化问题,引入1～9标度法,将定性分析统一用定量数字约定。对于逆向指标,则取其倒数转化为正向指标。该评估由专家评分的方式得到二级指标的度量值,同时利用改进的层次分析法构造权重判断矩阵,最后计算一级指标关于评估对象的相对权重及二级指标关于一级指标的相对权重。     

基于正态云理论的C4ISR 系统信息能力评估

为解决C4ISR 系统信息能力评估过程中模糊因素和随机因素影响的问题,构建C4ISR 系统信息能力评估 的云模型。建立C4ISR 系统信息能力的评价指标体系,结合云的概念和层次分析法,计算加权云重心向量,采用基 于正态云模型的评估方法,对信息处理能力进行评估,并运用实例进行了验证。验证结果表明：该方法简单可行, 较好地融合了评估过程中的模糊性和随机性,实现了评估过程中定性指标和定量指标之间的转换。     

基于证据推理的预警反击作战体系保障能力评估方法

为研究预警反击作战体系保障能力评估问题,参照美国国防部体系结构框架方法构建评估指标体系,基于置信规则库建立保障能力评估模型。应用所建模型对某单位进行评估,得出评估结果并进行分析。结果表明：基于置信规则库的保障能力评估方法能够有效处理体系保障能力评估面临的信息不确定性问题;不同指标水平提升对体系保障能力水平提升的程度不同;通过评估与分析预警反击作战体系保障能力,能够精确识别预警反击作战体系保障能力的短板,从而针对性地提出改进建议。     

基于指挥信息体系的导弹作战效能评估研究

指挥信息体系是体系作战中获取作战优势的关键要素。以导弹作战运用为背景,提出了一种基于指挥信息体系的导弹作战效能评估方法。分析了导弹作战指挥信息体系的组成结构,对指挥信息体系的协同模式进行了分析,建立了基于指挥信息体系的导弹作战效能评估指标体系与评估模型,利用层次分析法确定了评估指标的权重,用一个算例进行比较分析,评估了基于指挥信息体系的导弹作战效能及优势,验证了评估指标与模型的合理性与有效性。     

机载设备技术保障能力评估指标体系

为加强航空机载设备技术保障能力,改进和提高航空机载设备技术保障质量,从航空机载设备技术保障的概念入手,系统分析了航空机载设备技术保障能力评估指标体系的构建原则。通过对航空机载设备技术保障特点的分析,构建了航空机载设备技术保障能力评估指标体系,并提出了用基于遗传算法的模糊层次分析法对各评估指标权重进行确定的分析方法,基于遗传算法的模糊层次分析法适应性强、计算精度高。对开展航空机载设备技术保障能力评估活动,加强航空机载设备技术保障能力建设具有一定的指导意义。     

基于 GAHP 的信息感知能力需求满足度评估方法

针对传统能力评估中指标以及权重的确定不一致和不确定性特点,提出了一种以信息感知能力关键技术需求满足度为依据的评估方法———基于灰色理论的层次分析方法（GAHP）。阐述了灰色层次分析法原理,建立了信息感知能力指标体系和需求满足度评估模型,以实例研究说明该方法的可行性。     

基于BP-GA的防空兵作战指挥能力评估

考虑一级评估指标,用逐层分解方法建立多级评估指标体系.通过BP和GA组合算法估算防空兵作战指挥能力.步骤包括:选取影响能力评估的关键因素指标;构建能力评估神经网络,进行能力标准化预处理;计算模式误差,确定GA的适应度函数;用GA对BP的权值分布进行优化;最后用BP算法进行学习训练,直到条件满足.     

炮兵信息作战能力模糊综合评估

从炮兵信息作战概念出发,建立炮兵信息作战能力评估指标体系,利用层次分析法确定各指标的权重,运用模糊综合评判法建立炮兵信息作战能力评估模型.通过对信息化炮兵部队的实例评估,验证该模型具有一定的可信度,从而为炮兵部队信息作战能力评估提供了一种有效的方法.     

CIMS工程的人机一体化系统研究

人机一体化系统是在感知、思维、执行3个层次上,把人作为一个高级智能“人件”,强调人在系统回路中的重要性,由人和机器共同组成的系统。文中介绍了由人的感知通过人机界面让机器收集信息的感知层,人的思维经过人机耦合使机器处理信息的思维层,人的运动器官与机器合作的执行层所构成的人机一体化系统的3层结构模型及其功能。分析了人机一体化系统在CIMS工程应用中,工程设计、生产制造、质量保证、营销体系等分系统内人和机器所具有的功能。     

基于粗糙集的导弹安全性评估研究

针对导弹武器系统固有安全属性,从物理性因素、化学性因素、使用性因素三个方面,分析确立了评估导弹固有安全性的指标体系,研究建立了评估模型.采用粗糙集理论中知识的核理论以及信息熵、属性重要度的概念,以某系列导弹为例讨论了指标体系的权重,结果显示粗糙集理论对导弹安全性评估能取得较好的效果.     

指挥信息系统应用层攻击效能模糊综合评估方法

指挥信息系统的服务共享和开放导致其面临更多的服务资源毁伤和信息欺骗攻击风险,有效的攻击风险评估亟待解决。针对指挥信息系统应用层攻防中信息不完备性和不确定性带来的攻击效能评估困难问题,建立指标因素数量为2+5+17的指挥信息系统应用层攻击3级评估指标体系,提出双因子主观、客观赋权法确定评估指标权重,应用反向传播人工神经网络理论建立具有学习机制和持续改进能力的模糊隶属函数,设计了单一攻击效能和多种攻击效能的模糊综合评估方法。实验结果表明：该方法不仅能够实现单一攻击效果的模糊量化和多种攻击的模糊排序,而且指标集更完整、赋权方法更综合、模糊隶属函数更具适用性。     

基于多主体的舰艇编队C~3I系统建模

基于多主体的舰艇编队C3I系统建模采用分层法:第一层定义主体,第二层建立主体间关系模型,第三层建立主体功能模型,第四层给出系统的组织结构,最后再分析系统协作。并采用各主体的属性和行为模拟各主体间的协作关系。指挥舰C3I主体由情报处理、决策和目标分配主体实现;从属舰C3I主体由感知、情报处理、组织指挥、武器控制和通信主体实现。     

战场目标价值评判的神经网络方法

在建立目标价值评判指标体系的基础上,利用BP神经网络构建3层结构多节点模型进行战场目标的价值排序.网络以对数sigmod函数为传递函数,选取典型目标组成学习和测试样本,采用改进后的弹性BP算法完成模型的训练和测试,由此绘制出网络误差变化曲线和权值、阈值Hinton图.经学习、测试和大量泛化目标的检测,模型能成功运用于战场目标价值排序.     

基于多主体的舰艇编队C3I系统建模

基于多主体的舰艇编队C3I系统建模采用分层法:第一层定义主体,第二层建立主体间关系模型,第三层建立主体功能模型,第四层给出系统的组织结构,最后再分析系统协作.并采用各主体的属性和行为模拟各主体间的协作关系.指挥舰C3I主体由情报处理、决策和目标分配主体实现;从属舰C3I主体由感知、情报处理、组织指挥、武器控制和通信主体实现.     

空天预警侦察信息分析及融合模型研究

基于特征层的混合式空天预警侦察信息融合模型,含平时和战时2种工作模式。首先,空天预警侦察平台对战场环境进行实时预警侦察。平时模式下,空天预警侦察信息经预处理后传输到各自信息融合中心进行目标特征提取,然后传输到空天预警侦察信息融合中心进行特征层属性融合和属性判决,再将情报信息发送给各军兵种指控中心;战时模式下,包含目标的空天预警侦察信息在预处理后由各自信息融合中心直接传输到空天预警侦察信息融合中心进行融合和判决后发送给各军兵种指控中心,指控中心向火控系统下达作战命令并向空天预警侦察系统下达目标侦察任务对打击效果进行评估。     

基于BP的地空导弹人-机-环系统作战效能评估

针对现代空袭兵器的特点,建立地空导弹人机环系统的作战效能评估指标体系,并采用BP神经网络方法对其作战效能进行分析评估.该神经网络输入层节点分别对应评估指标体系最底层的指标,隐层节点数在训练过程中可视网络的泛化能力调整,输出节点数则分别对应于效能评估等级.神经元输入与输出之间转移函数选取S型函数.评估步骤包括:训练样本的选取、样本的归一化处理、神经网络的训练、示例分析.     

公路网综合评价指标体系及评价方法

评价指标体系包括评价指标选取原则和评价指标的选取方法。多指标综合评价方法,包括层次分析法、模糊综合评价法、DEA法和主成分法等。将两种或两种以上的评价方法综合用于公路网评价能取得较好的效果。     

基于Web的证券分析决策支持系统

基于Web的证券分析系统是目前的发展趋势.该系统不仅具有业务数据库,并引入了多维数据模型和广义模型库.其系统结构采用数据层、逻辑层、应用层3层B/S结构模式,通过Web服务器与Internet建立联系.用户可以利用多维数据模型,在业务数据库基础上,从多维角度对数据进行分析和提取.广义模型服务调用广义模型库中的模块,对多维数据进行分析和转化,从而获得最终的决策信息.同时也可从Internet网上获得所需信息.这种面向大众的证券分析决策支持系统.适应分布式异构系统的要求,有较好的移植性和可扩展性.