顾及不确定性的多光谱遥感图像分类及其不确定性度量和表达

针对传统遥感图像分类方法缺乏考虑空间自相关性、分类模糊性以及分类误差的空间表达的缺点，采用顾及空间数据的空间自相关性和分类模糊性的邻域EM算法进行多光谱遥感图像分类。构建了四个不确定性度量指标一模糊隶属度残差、相对模糊隶属度最大离差、模糊隶属度熵和相对模糊隶属度熵对其分类的不确定性进行度量和可视化表达，克服了采用误差矩阵和Kappa系数进行传统遥感图像分类精度评价缺乏空间信息分布的不足。     

基于模糊方向规则的火箭发动机传感器故障检测与分离

提出了一种直接从训练样本中获取模糊方向规则的学习算法，并应用于火箭发动机的传感器故障检测与分离。每种传感器故障模式由一些模糊方向规则聚集形成，模糊方向规则的全隶属区是一个由单位方向、夹角和两个半径确定的方向超体。模糊方向规则一次循环学习形成，在学习中能不断融合新样本信息。液体火箭发动机传感器故障检测与分离的仿真研究验证了模糊方向规则系统的优越性能。     

固体火箭发动机总体设计水平的模糊综合评判

基于模糊逻辑，建立了评判固体火箭发动机总体设计水平两级指标体系和模糊综合评判方法，采用给定满意区间的方法提高了可量化指标隶属度的准确性。算例表明，该方法较全面地反映了固体火箭发动机总体设计水平。     

最佳失效分布模型的模糊综合评判研究

以航天产品常见的指数分布、威布尔分布、正态分布和对数正态分布为对象,建立了确定最佳分布的模糊综合评判方法。设计对象集、因素集以及相应的隶属函数,构建最佳失效分布的多级模糊评判模型,确定一级评判、二级评判矩阵和评判指标,综合判定最佳失效分布模型。失效数据实例表明,该方法合理可行,可以解决产品失效符合多种分布类型情况下如何优选最佳分布模型的问题。     

基于直觉模糊推理的天基海洋监视系统贡献度评估研究

针对传统天基海洋监视系统贡献度评估方法存在权重计算主观性强,难以应对作战不确定性等问题,提出一种基于直觉模糊推理的评估方法。首先讨论了系统贡献度概念,采用覆盖品质因数、覆盖范围、目标发现概率、定位精度、分辨能力、传输与处理能力,以及抗干扰能力指标评估海洋目标监视系统贡献度。其次设计了评估指标的隶属度函数与非隶属度函数,用不同模糊化策略对各输入变量进行多级量化。再次,建立直觉模糊推理规则,设计了max-min推理合成算法,将重心法作为解模糊算法,考虑隶属度与非隶属度大小对直觉指数的影响并进行修正,检验了所建规则的合理性。用典型目标监视实例对评估方法的有效性进行验证,结果表明直觉模糊推理评估法能有效处理系统贡献度评估中的模糊或不确定的问题。研究为航天武器系统贡献度评估提供了新的解决方法。     

一种评价战术导弹武器系统抗干扰性能的方法

在至今尚无对战术导弹武器系统抗干扰能力统一量度的情况下,作者提出了若干判断导弹武器系统抗干扰能力的准则,然后选用相对好坏的模糊观念确定其相对隶属度进行综合评定,并给出了各级干扰环境中的抗干扰性能模糊矩阵。     

基于改进模糊综合法的雷达抗干扰效能评估

现代战场上的电磁环境日趋复杂，雷达的抗干扰能力已经成为衡量整个雷达系统乃至电子对抗装备性能优劣的重要指标之一。针对模糊综合评估法在雷达抗干扰效能评估中对各指标隶属度不敏感的问题，受“木桶效应”启发，基于对效能评估指标体系中各指标隶属度值的奖励与惩罚机制，构造了局部状态变权函数对常权向量进行变权。在此基础上，提出了一种改进的模糊综合评估方法。最后，将该评估方法应用于雷达抗干扰效能的评估实例中，结果表明，使用该模型可以获得更加客观合理的评估结果。     

空袭目标威胁评估模型研究

以航路捷径、目标类型、机动特性、到达发射区近界的剩余时间，以及电子干扰为主要影响因素，结合多通道防空武器系统的特点，建立了基于层次分析法和模糊综合决策法的空袭目标威胁评估模型。用层次分析法确定各因素权重，以分段函数的形式给出权重系数。针对一给定的中程防空武器系统，用模糊统计计算各影响因素的隶属函数，并给出了模型的计算流程。仿真结果表明，所设计的模型能较准确地评估来袭目标的危险性，且具有较高的灵敏度。     

基于变论域的导弹电液伺服机构自适应模糊滑模控制

针对导弹电液伺服机构的跟踪控制,提出了一种自适应变论域模糊滑模的设计方案。引入变论域自适应模糊控制器,在线调节输入变量论域和规则后件隶属度函数以逼近理想控制器,使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型,确定模糊滑模补偿控制项,以补偿逼近误差并消除外部干扰的影响。仿真实验结果验证了该控制方案的有效性。     

基于BP算法的模糊神经网络研究

提出了一种基于模糊集合与前馈神经网络结合的神经网络。这种模糊神经网络（ＦＮＮ）在处理模糊特征时，能较好地反映出输入值和输出值的隶属度关系。应用经典的ＢＰ算法对网络进行训练，为了加快网络的学习过程，我们介绍了一种调整权值和阈值的学习方法，并且采用了Ｃ语言编制软件，实验结果表明，ＦＮＮ技术是一种新颖、有效的方法，能促进智能神经网络的发展。     

固体推进剂制造工艺危险性评定的模糊数学方法

根据国内固体推进剂研制的情况,借助于模糊数学的基本原理,提出了一种其工艺危险性评价的模糊数学方法,用隶属函数的概念描述了危险等级界限的模糊性;采用优化方法确定了影响因素的权重因子集合,并详细地对评判步骤、模糊关系矩阵的确立等问题进行了讨论。最后,通过对模糊数学方法与判分法和逻辑法的比较,讨论了新方法的特点。     

挠性结构卫星单轴气浮台的模糊控制

将在线变动模糊划分的模糊控制应用在挠性结构卫星单轴气浮台全物理仿真实验中，实现挠性结构的大角度机动控制，获得了机动性能好、稳态精度高的结果。在模糊控制中，模糊集合的划分在控制过程中在线变动，自动确定模糊集合隶属函数的参数，需人工设置的控制器参数很少，只需调整一个控制能量分配参数，易于应用到实际控制过程中。     

应用GPS载波确定载体姿态

本文简述了利用GPS载波相位技术进行载体姿态确定的原理，比较了目前已有的多种整周模糊度求解算法，选用最小二乘法进行了载体定姿实践，减少了备选整周模糊度的组合数，并采用多种约束信息来剔除不正确的模糊度组合，结合实验，指出了载体姿态变化和整周模糊度搜索速度的关系，提出了一种模糊度确定的辅助方法，并给出了应用算例。     

顾及不确定性分析的多数投票 SAR 影像变化检测

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）影像变化检测是遥感领域的一个重要研究方向。文章以投票法（Majority Voting，MV）为基础，提出一种全新的顾及不确定性分析的SAR影像变化检测方法（Uncertainty Analysis-based MV，UAMV）。首先选取三组典型的差分影像生成算法，生成三组互补的差分影像。然后使用模糊C均值聚类估算每组差分影像的关于变化类和未变化类的模糊隶属度函数。最后用模糊集合和信息熵理论优化MV，构建顾及不确定性分析的多数投票法，并用所构建方法融合三组差分影像的模糊隶属度函数，生成变化检测图。为验证文章方法的有效性，通过三组真实SAR影像数据进行实验分析。实验结果表明：1）通过用信息熵分析MV融合过程中的不确定性，能够显著提高MV的变化检测性能；2）与7种现有相关算法相比，UAMV方法能够取得更优的变化检测结果。该研究为SAR影像变化检测提供一种新的思路和方法。     

齿轮寿命服从对数正态分布时的模糊Bayes可靠性预测

本文以对数正态分布为研究对象，提出了用神经网络来训练求解可靠度的网络模型，然后利用遗传算法确定估计值的隶属函数的方法。最后给出一个实例证明其有效性。     

伽利略卫星定位系统三载波姿态确定技术研究

利用伽利略卫星定位系统来确定载体的姿态是伽利略系统的重要应用领域。目前利用GPS确定姿态的算法比较复杂，初始化时间较长，本文详细地介绍了伽利略定位系统三载波模糊度解算技术（TCAR）的要点，分析了TCAR技术求解模糊度的概率分布特点，提出了基于小模糊度搜索空间的单差模糊度搜索策略，克服了传统TCAR技术模糊度确定错误率较高的缺点。以低轨卫星姿态确定为应用对象，利用STK软件工具与Matlab进行了联合仿真，仿真结果表明，该方案完全可行，效果理想，适合单历元姿态确定。     

航天器刚柔耦合非线性系统的自适应变论域模糊控制

研究了航天器刚柔耦合非线性系统的自适应变论域模糊控制问题;针对自适应变论域模糊控制器的稳定性设计这一难题,将输入和输出的隶属度函数分别用论域值表示成解析形式;引进李亚谱诺夫函数,设计了输入隶属度函数论域值的自适应律和输出隶属度函数中心取值的自适应律,最后针对由中心刚体Hub和大挠性结构组成的刚柔耦合航天器进行系统仿真,结果表明设计的自适应变论域模糊控制器是可行的。     

多层模糊逻辑控制器的设计

本文提出一种适合于多输入多输出(MIMO)系统的多层模糊逻辑控制器(MLFLC)，该控制器由若干个多输入单输出(MISO)模糊控制器构成，每个MISO模糊控制器由许多单输入单输出(SISO)模糊控制器组成。该控制器采用互补型隶属函数，具有一组零控制面，只要使量化因子满足一定的条件，控制系统就是渐近稳定的。最后将上述控制器用于二节机械手中进行仿真试验，验证了上述算法的可行性和有效性。     

推进剂及含能材料安全性分析的模糊聚类方法

本文借助于模糊聚类原理，通过寻找影响安全性各因素之间存在的规律性变化联系。建立了一种新的安全性分析方法，文中首先确定了影响安全性因素的“模糊”集合，采用广义余弦法，确定了“模糊”集合之间的相关程度；然后，根据聚类原理得出了推进剂及含能材料的安全性最优聚类。并采用所建立的方法对高能推进剂的含能粘合剂的安全性进行了分析，获得了可应用的结果。     

基于模糊神经网络的飞船GNC分系统故障诊断

研究了基于模糊神经网络的飞船GNC分系统的故障诊断方法,提出了重构新的激励函数并附加动量因子的改进BP算法,采用了由输入层、输出层、隐含层和量化层组成的一种4层前向模糊神经网络,通过Ⅱ型隶属度函数完成输入模糊化。建立了基于模糊神经网络的GNC分系统故障诊断系统,实验验证了改进BP算法以及该诊断系统的正确性和有效性。