多指标决策TOPSIS法的一种改进

在多指标决策理想点法中,基于靠近理想点和远离负理想点这两个基准,本文定义了一种新的相对贴近度的计算公式,由此给出了TOPSIS法的一种改进,将改进后的TOPSIS法用于多指标决策的方案排序,得到的结果将更加合理客观。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。     

一种新的灰色决策模型及其数值仿真(英文)

针对一类权重完全未知且属性值为区间灰数的多指标灰色决策问题,根据灰色理论思想,提出了一种灰色多阶段决策方法。首先给出了一种基于可能度的灰数大小比较方法,然后利用灰色关联分析法对多位专家关于权重的评分结果进行计算得到各指标权重,进而分阶段对指标值以区间灰数的形式进行评分,根据灰色系统新信息优先原理给出了各个阶段评价值的赋权公式。实例验证了该决策方法的可行性。研究结果为求解灰色决策问题提供了一种新思路。     

基于支持向量机的分类器设计

在支持向量机理论的基础上,打破了支持向量机的二类辨识传统,提出基于支持向量机的一类辨识理论,以它为基础设计基于一类辨识的一类分类器。     

时隙分配算法在CDM GDP 程序中的应用

机场容量由于恶劣天气等突发原因受到限制导致大面积航班的延误,带来了巨大的经济损失.CDM(Collaborative Decision Making) GDP(Ground Delay Procedure)就是解决这类突发情况的空中交通流量管理程序.就其核心问题——时隙分配,在现有的时隙分配算法基础上,引入航班延误损失系数,使得算法以延误损失替代延误时间,提出了2种基于该系数的时隙分配算法.最后,用java语言进行了仿真实验,引入了评判函数来选择在总延误损失和延误损失分配的公平性上最佳满足决策者要求的分配结果.      

航天运载器磁悬浮助推发射关键技术

以航天运输为背景,研究了磁悬浮助推发射的磁悬浮、直线电机、空气动力影响和运载器分离发射等关键技术问题.通过磁悬浮系统比较,确定高温超导体EDS(Electrodynamic Suspension)系统是适合的磁悬浮技术方案,在单元静、动态实验测试基础上,研究其基本静态悬浮导向性能和刚度、阻尼特性,并建立缩比研究试验平台以评估磁悬浮系统的综合性能.通过分析2种直线电机类型及优缺点,确定双边感应直线电机是适合磁悬浮发射系统的一种直线电机加速方式,并确定脉冲磁流体发电的能量供给方案.通过磁悬浮发射空气动力影响分析,优化设计磁悬浮发射装置气动外形和气动布局,得出其基本气动特性,并提出利于实现系统俯仰力矩平衡的气动翼控制方案.研究了运载器同时滑离导轨式定向器分离发射方案,并通过动静法计算分析得出运载器从定向器滑轨上成功分离所需具备的基本动力学参数.      

航空客运超售风险研究

对航空客运超售风险管理进行了研究.在分析航空客运风险处理措施基础上,提出采用风险价值(VaR)方法进行超售风险管理.给出了单航班不同舱位超售量的计算方法及多航班VaR值的计算方法.实例表明VaR方法在航空客运风险管理中是十分有效的.     

影响图对策在多机协同空战中的应用

为了解决不确定环境下空战机动决策问题,将影响图和对策论引入到多机协同空战中,提出了协同影响图对策模型.首先确定群机空战转化为多个小编队作战的原则,然后在协同的思想下把多对多空战模型转化为多个一对一空战模型,最后在不确定环境下,运用影响图对策理论解决一对一空战.针对影响图对策模型计算量大的问题,采用移动平均控制法进行求解.空战仿真结果表明该模型的有效性.      

航电设备故障诊断中的决策算法

设计了故障诊断专家系统中的多属性决策算法.分析了诊断决策算法对诊断效率的影响.根据各属性对诊断决策的影响,对属性值进行规范化.采用线性加权函数来评价各故障的优先级,利用对故障发生概率的偏好性求解各属性权值.设计修正向量对评价函数进行修正以满足它在属性边界点上跳变特性.通过实验分析了该多属性决策算法在不同情况下对诊断效率的提高程度.