一种多属性主客观对比评价模型及应用

提出了一种多属性主客观对比评价模型,用以分析被评价者对自身(主观)评价与专家(客观)评价的异同,以期提升评价的效能。首先针对所有被评价数据集,依托于聚类分析方法,提出了一种典型样本选取策略。然后应用优势粗糙集理论对典型样本集进行了专家知识学习,形成决策规则集,并将规则应用于分析所有的数据,获得客观评价结果,与主观评价结果进行比较分析。最后应用该模型对研究生学习能力进行了分析,证明了模型的有效性。     

偏好多属性决策表概率决策的扩展粗糙集方法

通过用优势关系代替不可分辨关系,并设定置信阈值α,提出了一种可以从偏好多属性决策表中发现偏好概率规则集的扩展粗糙集模型。该方法可以处理偏好多属性决策表中可能的不相容性,获取由偏好对象组成的偏好概率决策规则,设计了相应的算法。研究结果表明：由该方法获取的最小偏好概率规则集,使用的务件数量较少,且导出规则的数量较少、较强。     

函数调用网络的结构属性及其静态鲁棒性

通过对开源软件tar和MySQL源码的分析,构建基于函数调用的有向软件网络模型,研究函数调用网络的度分布、聚类系数等多个结构属性。结果表明,多个主要软件模块的耦合才使得整个函数调用网络具有高聚类特性;节点的依赖度(影响度)与节点的出度(入度)存在正相关性;节点的依赖度与影响度具有负相关性。基于有向软件网络鲁棒性的弱连通和强连通指标,采用不同节点攻击策略验证函数调用网络的静态鲁棒性。研究结果表明,对于tar网络,高出度策略对网络的弱连通性具有最佳的攻击效果;对于MySQL网络,高入度策略对网络的弱连通性具有最佳的攻击效果。      

过站航班地面保障过程动态预测

过站航班地面保障过程预测是机场协同决策系统的重要功能。针对目前无法实现过程精细化动态预测且精度较低的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的过站航班地面保障过程动态预测方法。建立了地面保障过程贝叶斯网络模型,设计了基于航班属性的初始样本空间生成算法,结合高斯核概率密度估计构建了地面保障过程动态预测方法。某枢纽机场实际数据的仿真结果表明:所提方法在充分考虑航班运行属性的基础上实现了各保障节点的动态预测,其平均绝对误差仅为2.224 1 min,均方根误差相比其他方法低近2 min,能够为机场运行短时战术组织提供客观的决策依据。      

菱形连翼布局俯仰力矩非线性特性数值分析

采用数值模拟和理论分析相结合的方法,对高空长航时(HALE)菱形连翼布局无人机(UAV)的俯仰力矩非线性特性进行了研究。研究结果显示菱形连翼布局飞机具有2个明显的俯仰力矩非线性区域并存在上仰现象。通过采用湍动能来表示后翼受前翼尾流直接扫掠而导致的流场结构改变的强度和影响范围来解释其中一个俯仰力矩非线性区域出现的原因。通过分析前后翼流场分离的特性来解释出现另一个俯仰力矩非线性区域和力矩上仰的原因。研究了总体布局参数变化对菱形连翼布局无人机俯仰力矩特性的影响,结果显示通过调整总体布局参数可以有效地缓解俯仰力矩特性曲线非线性对飞行性能带来的影响。     

基于信息熵的连续属性自动聚类算法

基于信息熵的有关理论，提出了一种新的连续属性的自动聚类算法。首先介绍了Shannon熵的概念及其两个重要的定理，基于信息的不确定测度，提出了一种Shannon熵的准则函数φ，并且指出了该准则函数必须满足的6条原则。其次，基于该准则函数，引出了一种针对单个连续属性自动聚类的FUSINTER算法。由于实际信息系统中有多个连续属性，这主需要对多个连续属性分别使用FUSINTER算法进行离散，并且要求最终保证整个信息系统离散是相容的和一致的，而且各个属性拥有较少的分割区间。最后，本文以干线飞机外形参数的变化趋势与其更新换代的关系来说明文中提出的属性离散化过程，并展示了该聚类算法的有效性。本文提出的方法可以用于机器学习或数据挖掘的数据前处理。     

找准定位 追赶国际一流——中国空间技术研究院通信卫星事业部努力开拓国际市场侧记

"步子再大一点、快一点,加速我国通信卫星产品国际化进程。"这是集团公司袁洁副总经理在调研中对中国空间技术研究院通信卫星事业部提出的新要求。中国空间技术研究院通信卫星事业部是我国重要的同步轨道卫星总体研制单位,承载着中国通信卫星发展以及对外出口的重任,从2008年7月成立至今,短短3年时间,国际市场开拓项目近40个,其中,签约及履约的国际市场项目有9个。2011年,该部成功发射了5颗静止轨道通     

区域防空组网雷达对跟踪目标交接班模型研究

组网雷达对跟踪目标进行交接班是对目标进行稳定跟踪的基础.在综合考虑组网雷达的作战背景的基础上,分析了接班雷达选择模型和交班时机选择模型.在接班雷达选择模型中,将定位精度和目标在接班雷达探测区域的飞行时间作为接班雷达选择的两个指标,并利用基于理想点的多属性决策方法进行决策,可保证对目标跟踪的连续性并防止频繁交接班情况的发生.最后对提出的交接班模型进行了仿真验证.     

一种改进的基于模糊-粗糙集的属性约简算法

FRSAR(Fuzzy-rough Set Attribute Reduction)是一种基于模糊-粗糙集的属性约简算法,它可以避免离散化时数据信息的丢失,但是该算法中决策属性对条件属性集依赖度的计算设计的不是很完善.本文提出了一种改进的FRSAR算法,它只考虑能够使属性集依赖度增大的属性,这样就降低了计算量.实验结果表明,改进算法和原有算法得到相同的约简结果,但是改进算法的执行时间大大降低.     

综合航电设备多传感器多级数据融合的敌我属性估计

介绍了C^4 ISR系统中多传感器数据融合的特点和一种空战融合模式,结合实例说明了多传感器各自对目标信息的测量结果进行融合处理,推导了单传感器和多传感器未知命题的周期融合的可信度分配,并根据概率分布函数求出我机和敌机的置信度和拟信度,进行了验证和分析。分析表明,多传感器数据融合可以较全面准确地识别空中目标,达到对目标属性的准确估计。