基于RS-CRITIC的空战目标威胁评估

针对不确定信息下的空战目标威胁评估问题,提出了一种基于粗糙集（RS）理论和指标重要性相关（CRITIC）法的目标威胁评估模型。首先,通过CRITIC法确定准确信息下的目标威胁值,利用数据挖掘（MD）启发式算法求解最佳分割集合,将目标威胁值离散化处理后替代粗糙集决策信息系统中的决策属性。其次,基于构建的完备粗糙集决策信息系统,通过决策矩阵实现属性约简和目标威胁评估最小决策规则提取。最后,将规则应用于不确定信息下的目标威胁评估。仿真结果表明:所提模型能够实现信息缺失下的目标威胁评估,减少了主观因素和先验知识的影响,扩展了粗糙集理论应用范围。      

基于粗糙集-信息熵的辐射源威胁评估方法

为满足复杂电磁环境下战机对辐射源威胁等级判定算法的需求,将粗糙集理论引入对雷达辐射源威胁评估中,并结合信息熵理论构建一套完备的计算威胁度量值的数据处理模型,实现对辐射源威胁程度的定量表示,直观地评估辐射源的威胁程度。经典粗糙集理论难以应对在没有决策信息条件下的决策问题,采用信息熵的方法求取最大权重属性替代决策属性,拓展粗糙集的适用范围。模型直接基于数据驱动得到辐射源的威胁度量值,易于实现并具备良好的时效性,减少系统对先验信息的要求与主观赋值带来的影响。仿真结果表明,该方法可以快速、准确地实现对辐射源威胁的评估。      

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。      

基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估

为解决传统辐射源威胁评估方法与空战动态态势联系不紧密的问题,提高评估准确度,提出泊松分布逆形式与逼近理想解排序（TOPSIS）方法相结合的算法,并引入指标相关性的权重确定（CRITIC）方法分配属性权重,构建基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估模型。针对传统方法仅依靠当前侦收数据,未体现空战态势动态变化的不足,采用泊松分布逆形式融合多个时刻的辐射源数据信息,实现动态评估;针对传统TOPSIS方法依赖主观赋值的问题,CRITIC方法综合考虑单个指标内部和多个指标之间的关联性,能完整描述属性信息并客观分配属性权重。仿真结果表明,相较于传统静态评估模型,所提模型对于威胁度不同的辐射源区分度更大,评估准确性和可靠性更高。      

基于改进GRA-TOPSIS的空战威胁评估

针对在确定空战威胁评估指标权重时，未考虑指标间的耦合性以及客观赋权法不能从逻辑视角体现指标相对评价对象真正的重要程度的问题，提出了一种基于灰色关联度、灰色关联深度的极大熵模型初步确定权值，再根据指标间灰色关联度以及确定的解耦阈值修正权值的方法。为了克服灰色关联分析法（GRA）和理想点接近法（TOPSIS）的缺点，提出了一种基于GRA-TOPSIS的目标威胁评估方法。首先，通过实例对比分析了指标采用数学模型与模糊处理后，对目标威胁评估结果的影响；其次，对比分析了采用GRA、TOPSIS以及GRA-TOPSIS、数学模型得出的目标威胁评估结果；最后，考虑不同决策者的主观偏好，得出不同的目标威胁评估结果。通过仿真验证了所提方法的有效性以及科学性。      

Glacier mapping based on rough set theory in the Manas River watershed

Precise glacier information is important for assessing climate change in remote mountain areas. To obtain more accurate glacier mapping, rough set theory, which can deal with vague and uncertainty information, was introduced to obtain optimal knowledge rules for glacier mapping. Optical images, thermal infrared band data, texture information and morphometric parameters were combined to build a decision table used in our proposed rough set theory method. After discretizing the real value attributes, decision rules were calculated through the decision rule generation algorithm for glacier mapping. A decision classifier based on the generated rules classified the multispectral image into glacier and non-glacier areas. The result of maximum likelihood classification (MLC) was used to compare with the result of the classification based on the rough set theory. Confusion matrix and visual interpretation were used to evaluate the overall accuracy of the results of the two methods. The accuracies of the rough set method and maximum likelihood classification were compared, yielding overall accuracies of 94.15% and 93.88%, respectively. It showed the area difference based on rough set was smaller by comparing the glacier areas of the rough set method and MLC with visual interpreter, respectively. The high accuracy for glacier mapping and the small area difference for glacier based on rough set theory demonstrated that this method was effective and promising for glacier mapping.     

基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估

空战目标威胁评估是协同多目标攻击中的关键问题.针对传统空战目标威胁评估方法在确定权重系数方面的不足,提出了一种新的基于回归型支持向量机的评估方法.在分析了现有的空战目标威胁评估方法中距离威胁模型存在缺陷的基础上,提出了改进的距离威胁模型.建立了基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估模型,利用该模型对想定的空战目标进行了威胁评估.仿真结果表明,该方法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成空战目标威胁评估.     

基于多目标优化与强化学习的空战机动决策

为了解决无人机自主空战中的机动决策问题,提出了一种将优化思想与机器学习相结合的机动决策模型。采用多目标优化方法作为决策模型核心,既解决了传统优化方法需要为多个优化目标设置权重的困难,又提高了决策模型的可拓展性;同时在多目标优化的基础上通过强化学习方法训练评价网络进行辅助决策,解决了决策模型在对抗时博弈性不足的缺点。为了测试决策模型的性能,以近距空战为背景,设计了3组仿真实验分别验证多目标优化方法的可行性、辅助决策网络的有效性以及决策模型的总体性能,仿真结果表明,决策模型可以对有机动的敌机进行有效的实时机动对抗。      

基于改进ELECTRE法的舰船气流场方案评估方法

从气流场对舰载机作业的影响出发,构建了气流场评估指标体系。针对层次分析法一致性检验的缺陷,结合群决策特征根法（GEM）和决策熵理论,提出了结果可靠性可量化的气流场评估的赋权方法。结合模糊集理论知识,将经典ELECTRE法拓展到模糊环境下;排序计算中涉及到的指标评价值以三角模糊数的形式给出;使用改进ELECTRE法进行气流场方案的排序,模糊数计算保证了对大量模糊数据的完整处理。通过对3种不同气流场方案进行评估应用实例结果表明,所提出的舰船总体方案群决策方法具有较好的可行性,为舰船气流场方案评价提供了一种新的方法。