一种基于概率神经网络的目标识别方法

在分析雷达测量的空中目标威胁特征指标的基础上,建立了基于概率神经网络的目标类型识别模型.概率神经网络的强大分类能力使得对目标的识别变得迅速、准确.最后,通过算例对文中模型的正确性进行了检验.     

基于多智能体的备件需求仿真模型?

分析m维修策略在k/N冗余系统的使用特点,提出基于多智能体的备件需求量仿真模型。将工作部件和备件分别用2种Agent表示,即部件(SRU)Agent和备件(SparePart)Agent,并构建各自的状态机模型。采用事件驱动方式控制各个Agent的状态变化,从而间接控制系统的行为。通过算例验证了该方法的适用性。     

激光近炸引信探测目标的建模与求解

研究了激光近炸引信探测目标的建模问题.在分析激光近炸引信工作原理的基础上,给出了引信启动点和引信触发点的定义,并提出了基于几何模型的引信启动点和引信触发点的判定定理.针对在判定定理条件不满足时几何模型难以求解的问题,提出了将几何模型等效为最优化模型,通过非线性规划方法对模型进行求解的方法.最后,通过算例对模型进行了讨论.     

装备激励约束定价模式的博弈分析

激励约束定价模式是我军装备定价模式改革的一大进步。通过将该定价模式与传统固定利润率定价模式进行比较分析,验证了激励约束定价模式的先进性,同时也指出了其在军工企业虚报成本方面存在更大的风险隐患。为此,建立了激励约束定价模式下军方与军工企业的博弈模型,比较了军方在审价中采取惩罚措施和采取不惩罚措施时对应的双方最优策略,并求解了混合策略的纳什均衡解。通过对模型的分析,得出了指导性的结论和建议。     

一种调整AHP不一致判断矩阵的优化方法

针对AHP中不一致判断矩阵,提出了一种新的调整方法. 通过将AHP不一致判断矩阵的调整问题等价转化为一个带约束条件的优化问题,能够保证判断矩阵满足一致性要求条件下,使得调整后判断矩阵与原始判断矩阵的差异程度最小. 给出了决策容许区间的概念,使得元素的变动值在规定的范围内,同时,采取逐渐增大扰动变量的方法控制决策容许区间,以保证最小的改动实现一致性要求,并设计了改进的模式搜索算法求解优化问题. 最后,通过算例说明了方法的可行性. 该方法与现有方法相比,不仅具有直观性,易于计算机编程实现,而且能够真正做到以最小的改动量实现判断矩阵满足一致性要求.     

基于模式搜索的导弹目标分配方法研究

提出了基于模式搜索的导弹目标分配问题的求解方法.该问题是一个带约束的非线性整数规划问题,采用传统模式搜索求解可能产生非整数解以及陷入局部最优.通过设置模式搜索的终止条件和引入变异操作,克服了上述问题.实践表明,该算法运算速度快,效率高,鲁棒性好,可用于导弹目标分配的决策模型.     

层次分析法关于一致性检验的改进方法

文中给出了一种改进的AHP一致性检验方法.改进后的方法能够发现传统方法可能忽略的由于专家直觉前后不一致引起的判断矩阵的不一致性;同时,应用灵敏性分析,为专家修改原始矩阵,提高一致性提供了一些有用的指导.最后,用算例对文中的方法进行了说明.     

基于自组织神经网络的地空导弹武器系统退役模型研究

通过对影响地空导弹武器装备退役的主要因素的分析,建立了不同于传统模糊聚类法的自组织神经网络-竞争型神经网络模型,实验证明该模型能够很好地解决武器系统退役问题.建议同时采取以上两种模型来辅助装备部门决策.