模糊AHP法在雷达组网效能评估中的应用

由于雷达系统组网效能评估和优选工作涉及多个指标和大量的模糊属性,导致了决策工作的困难.把拓展的模糊层次分析方法AHP(Analytic Hierarchy Process)引入雷达组网系统效能评估领域,提出了组网雷达作战效能评价指标层次,根据区间数判断矩阵的有关概念,得到了区间数判断矩阵排序权向量或综合评价值的计算方法,利用概率分布法对各最底层元素关于最高层准则的总组合权重进行排序.应用基于区间模糊数判断矩阵的模糊AHP法,建立了模糊评判模型.实例分析结果表明该方法具有实用性,其评估结果可以辅助指挥员提高雷达组网布防决策的准确性和科学性.      

模糊特征目标的相对熵识别法

针对模糊特征的目标识别问题，提出了一种结合模糊建模和改进CRITIC方法的相对熵识别方法。计算多个时刻观测值的统计特征，通过模糊建模将观测值转化为模糊数；基于模糊数距离测度，定义并计算目标特征值和观测值之间的相似度；对CRITIC方法进行改进，提出一种目标特征客观权重的求解方法；根据相似度和特征权重，使用相对熵排序法得到识别结果。仿真结果显示：模糊特征能够更好地体现识别中的不确定性，所提方法对模糊特征的目标识别率高，实时性和鲁棒性好，具有一定的应用价值。     

群模糊层次分析法的改进及应用

为了解决层次分析法（AHP,Analytic Hierarchy Process）中基于专家主观评价来构造的两两判断矩阵的一致性问题,提出了一种改进的群模糊层次分析法（IGFAHP,Improved Group Fuzzy Analytic Hierarchy Process）.IGFAHP引入了专家的权重系数和三角模糊数,将AHP扩展到群决策和模糊决策领域,设计了一种基于直接模糊判断矩阵的权重计算方法,通过各指标间可能度矩阵转化为实数值求解权重来改进一致性.定义了在模糊集上的一致性函数,并与AHP分别在3~9层指标上进行了对比测试.通过飞行器总体方案风险评价的实例对IGFAHP进行了应用验证.结果表明,IGFAHP相比AHP降低了使用复杂度并提高了一 致性.      

基于模糊TOPSIS的FMEA方法

针对传统故障模式及影响分析(FMEA)中评价故障模式的影响因素和计算风险优先数存在的缺陷,提出了一种基于模糊逼近理想解排序法(TOPSIS)的FMEA方法。该方法采用模糊置信结构对影响因素的评价进行表示,并通过去模糊化和加权平均建立明确置信矩阵。考虑各影响因素的权重对分析结果的重要性,将主、客观赋权法相结合来分配各影响因素的权重,进而建立加权规范化矩阵,根据相对贴近度的大小确定各故障模式的风险水平。最后,举例验证了该方法的可行性和有效性。      

基于交通状态的离场航班动态协同排序方法

为适应协同决策(CDM)需要，考虑空管、航司和机场三方的诉求，对拥挤和非拥挤场景下的离场航班动态协同排序问题进行了系统研究。通过分析离场航班运行特性，利用离场航班的计划撤轮档时间(SOBT)和预计撤轮档时间(EOBT)数据设计了一种离场航班动态排序方法；针对各方构建了离场航班排序的多个优化目标，且为保证排序公平性，提出了航空公司延误公平性评价指标，将非受控离场航班优先级分为3类，对各类非受控离场航班设置其可接受的最大延误时间和最大位置偏移量，创建了基于交通状态的离场航班协同排序模型；采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)寻求离场航班动态协同排序的最优解。仿真结果表明:较先到先服务(FCFS)方法，所提方法在2种场景下各排序时段均增加多种排序方案，离场航班总延误均减少50%以上，且在非拥挤场景下提高了航空公司延误公平性。所提方法可对离场航班进行优化排序，显著减少航班延误，有效提升公平性，契合协同决策理念，可实现三方协同排序。      

大型复杂项目风险建模与熵决策

对复杂系统规模庞大、结构复杂、风险众多从而难以进行决策的问题,提出了分级建模、风险过滤、风险评价和熵决策的复杂项目风险决策思路.应用分级全息建模技术辨识系统风险,开发了一个卫星系统研制项目的风险识别模型,克服了单一模型描述风险源的局限性;通过风险过滤、评级和管理技术对已经识别的风险进行定性和定量的度量,对风险进行分级,确定了关键风险;利用熵决策模型对关键风险进行评估和优选,得到最优决策方案.在此基础上开发了一个卫星系统研制项目方案选优决策的案例对该过程进行了分析,为大型复杂项目风险决策、重大工程项目方案择优决策提供了一条新的思路.     

多目标模糊决策模型及其在载人航天中应用的探讨

为了探讨在与载人航天相关问题中进行优化决策的方法,根据模糊数学理论,首先提出模糊接近度的概念;然后计算模糊关系矩阵和相对广义加权接近距离,据此建立了多目标模糊决策模型。最后,以确定中长期载人航天器座舱内航天员的人数为实例,进行了具体的模糊决策,所得结果具有参考价值。     

基于DEA的研制阶段装备保障方案评价模型

针对目前研制阶段装备保障方案评价在角度和方法上的不足,提出基于数据包络分析(DEA,Data Envelopment Analysis)的评价模型.分析提炼保障系统的整体特性,建立保障系统的特性评价参数,构建基于数据包络分析的评价模型,通过计算保障方案的相对效率指数进行保障方案的评价,采用基于劣势前沿面的数据包络分析评价模型对多个有效保障方案进行二次评价,实现了保障方案的排序.结合研制阶段某型号军用飞机保障方案给出评价示例,从而验证了该模型的可行性和有效性,可为国防工业部门在研制阶段保障方案的评价上提供有效的决策支持.     

国防R&D项目的评估与中止决策

论述了对国防R&D项目进行评估及中止决策的重要意义.探讨了神经网络方法用在国防R&D项目中期评估及中止决策的可行性.提出了适用于国防口R&D项目评估及中止决策的BP多层神经网络方法.选用了国防口正在进行研究的52个项目作为实证分析案例,利用BP多层神经网络方法对之进行了分析处理.分析结果识别出了影响国防口R&D项目发展前景的6个重要因素,同时,对52个项目进行了归类处理,并对该52个国防口R&D项目作出了继续、暂停及中止研究的决策.案例研究的结果表明,该方法实施较为方便、计算较为简单,其有效性令人满意.这表明BP多层神经网络方法在R&D项目中止决策领域具有应用前景.      

基于博弈论的GRA-TOPSIS辐射源威胁评估方法

将辐射源威胁评估作为多属性决策问题进行处理时，侦察方无法获取敌方辐射源的所有信息，而逼近理想解排序（TOPSIS）法在处理“贫信息”问题时很难得到完美结果，而且其仅仅考虑指标之间的欧氏距离，无法反映各指标间的关联性。针对TOPSIS法存在的问题，将灰色关联分析（GRA）和TOPSIS法结合，提出一种基于博弈论的GRA-TOPSIS辐射源威胁评估模型。在构建辐射源目标综合评价指标体系的基础上，运用博弈论（GT）思想将区间层次分析法（IAHP）所得主观权重和信息熵所得客观权重进行组合得到综合权重，能够较大程度减少单独赋权带来的信息损失。在基于GRA-TOPSIS辐射源威胁评估模型下，构建了关于战场态势的决策信息系统，通过与传统TOPSIS法进行对比仿真，验证了所提方法的有效性，有助于对辐射源进行更精细准确地排序。      

改进模糊综合评判法在复合材料构件成型工艺决策中的应用

通过对原始模糊综合评判法的改进,使其能转化为计算机可操作的决策算法以解决飞机复合材料构件的成型工艺决策的问题,并且评判结果更加符合生产实际.将隶属度计算法引入评价矩阵确定环节,实现了计算机代替人力完成评价矩阵的确定,采用为评价范围增加安全裕度的方法规避了原始模糊综合评判法的评价范围划分界限太绝对的问题,利用动态权重分配法和比率标度法相结合的方法实现了计算机自主进行权重分配,并且保证了分配结果切实符合用户实际偏好;以改进模糊综合评判法作为核心算法开发了复合材料构件计算机辅助成型工艺设计系统,并利用该系统进行了实际成型工艺决策,系统决策结果符合实际生产情况,表明了该方法在计算机辅助成型工艺决策应用方面的可行性和准确性.     

基于卷积神经网络的遥感图像舰船目标检测

针对遥感图像背景复杂、受环境因素影响大的问题,提出一种将卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)相结合的舰船目标检测方法,利用卷积神经网络可自主提取图像特征并进行学习的优点,避免了复杂的特征选择和提取过程,在复杂海况背景图像的处理中体现出较优的性能;同时,由于军舰样本获取难度大,应用迁移学习的概念,利用大量民船样本辅助军舰目标的检测,取得较好的效果。通过参数调整与实验验证,此方法在自行建立的测试集上检测率达到90.59%,对光照、环境等外界因素具有一定程度的鲁棒性。     

Evaluation Method for Projects of Product Conceptual Design

概念设计方案的评价方法是设计过程可接受性决策的重要依据 .利用模糊数学的理论与方法把各种模糊信息数值化以对概念产品方案进行定量评价 ,通过建立设计方案评价体系及不同评价指标隶属度、考虑不同指标权重的方法 ,给出了产品概念设计方案的综合模糊评价方法 ,从而为产品概念设计提供一种形式化的、科学化的推理决策依据 ,同时也为产品设计过程自动化打下良好基础