基于能力需求视角的武器装备体系评估

针对武器装备体系评估的特点,提出了基于能力需求视角的评估方法。该方法从作战使命出发,通过能力需求的分解及相互之间关系的分析,建立能力需求结构图。按照底层能力需求的类型定义了5种能力需求满足度函数,再根据能力需求间的关系,自底向上聚合得到顶层的能力需求的满足度函数,作为武器装备体系评估的结果。在评估过程中需求满足度为零的能力需求节点是整个体系的能力缺口。最后,通过一个实例说明该评估方法的具体步骤及可行性。     

面向任务的装备体系作战能力需求满足度分析方法

针对军事威胁的不确定性与模糊性和武器装备体系作战能力目标的抽象性,以任务需求为牵引,提出了一种面向任务的武器装备体系作战能力需求满足度分析方法。通过构建作战能力与作战任务质量屋,构建了面向任务的作战能力需求分析与指标权重计算模型;通过固有作战能力与作战能力需求的对比分析,提出了面向任务的作战能力需求满足度模型;进而提出了面向领域的多维度作战能力分析方法,实现了武器装备体系整体作战能力与领域作战能力的综合分析。最后,以某地面突击装备体系作战能力分析为例,分析了该方法的可用性与有效性。     

面向任务与基于ANP的网络信息体系能力需求满足度分析方法

针对目前在网络信息体系能力评估领域凸显的评估针对性较弱、能力关联性缺失等典型问题,以使命任务为牵引,基于复杂网络分析思想提出了一种网络信息体系能力需求满足度分析方法.该方法通过使命任务分解,将其关联映射到具体能力上,获取特定使命任务下的网络信息体系能力需求;以现有系统技战术性能指标为依据,借助能力满足度理论实现能力值量化,同时利用ANP进行能力相关性建模,获取网络化能力指标权重;进而通过多维能力融合及综合能力图谱,分析并展现体系现有能力水平之于特定使命任务的满足程度.最后以海军某使命下的体系能力需求为典型案例,检验该方法的可用性和有效性.     

证据信度的效用分析

提出了一类在已有证据理论方法中尚未得到有效解决的效用悖论问题,然后给出了一种证据理论的效用分析方法.该方法根据决策者的主观偏好,将专家的意见利用效用信度函数转换成效用信度,效用信度决定了决策者行动的可能性,然后利用证据理论合成公式对效用信度进行综合.给出了效用信度函数的定义及其性质,并给出了一个具体的函数及其合理性证明.     

基于Petri网的武器装备体系能力需求仿真验证方法

为了验证武器装备体系提供的作战能力能否满足作战任务的能力需求,提出了基于Petri网的武器装备体系能力需求仿真验证方法.首先研究了作战任务及其作战能力需求的形式化描述方法,然后对研究了武器装备体系作战能力的形式化描述方法,最后,研究了在考虑概率和资源冲突的情况下,如何构建基于Petri网的仿真模型.最后进行了案例分析,证明了该方法的可用性.     

基于QFD/SPA的武器装备需求分析方法

针对武器装备需求论证中性能指标重要度问题,提出了一种基于QFD与SPA相结合的方法,并给出了方法的基本思路和应用过程. 该方法以质量屋作为计算框架建立装备作战需求与性能指标间的相互关系, 通过多元联系数对国内外同类型武器装备的需求满意度进行竞争者评估. 应用结果表明,该方法可以将模糊、定性的专家意见进行集中,量化得出装备性能指标的重要度, 增强武器装备需求论证中性能指标分析结果的说服力.     

基于作战环的武器装备体系贡献度评估

从体系的角度出发,考虑装备之间的关联关系,本文基于作战环理论构建武器装备体系的网络化评估模型。首先,构建武器装备的能力指标体系,借助能力需求满足度对装备间的相互作用关系进行定量描述。其次,提出体系作战能力和作战环数两个评价指标,对武器装备体系进行综合评估。然后,引入贡献度的概念建立模型计算各装备对体系的贡献,根据各装备贡献度找到优先发展的装备。最后,以海上反击作战为例建立作战网络模型,应用本文提出的研究方法进行实践分析,为武器装备的优化配置提供理论支持。     

考虑不确定性的应急响应目标可满足性评估方法

应急响应目标的可满足性评估对应急响应的实施具有重要指导作用,针对应急响应目标可满足性存在不确定性的问题,提出一种在"情景-应对"模式下能够对目标可满足性进行评估的方法.该方法在证据理论框架下,首先基于信度结构构建目标可满足性表示模型,在表示模型的基础上,文章结合情景,采用信度规则推理出叶子目标的可满足性.然后提出改进的OWA算子用以计算目标分解权重,进而采用证据融合算法评估高层目标的可满足性,评估结果可为决策者提供理论依据.最后,采用算例验证了方法的有效性,结果表明,该方法能够兼顾目标间的作用关系,其评估结果能较好地与人的主观直觉判断相一致.     

武器装备体系结构描述方法研究

分析了现代战场环境下武器装备体系结构的特点,提出了一种新的武器装备体系结构描述方法.该方法从总体描述、基于定义和面向应用三个方面对武器装备体系结构进行描述,以多视图产品的形式.描述武器装备体系的应用背景、组成元素、层次结构、通信关系以及对作战能力需求的满足程度等内容.以实现海上目标远程精确打击能力的武器装备体系为例,应用该方法进行体系结构描述并给出部分描述产品示例,结果表明,用该方法对武器装备体系结构进行描述是可行的.     

不完备信息条件下基于置信规则库的能力满足度评估方法

信息不完备条件下,已有的置信规则库(belief rule base, BRB)〖JP+1〗建模方法较难构建完整结构的BRB,为武器装备体系能力需求满足度评估带来较大挑战。为此,本文提出了基于有限交集规则和自组织映射方法建立并集规则库的体系能力需求满足〖JP+2〗度评估方法。首先,分别对交集假设下和并集假设下的BRB进行描述,并分析了两者的关联性;其次,引入了自组织映射方法,定量计算每条并集规则同与其相关的交集规则之间的关联程度,进而计算并集规则所关联的交集规则的权重;在此基础上,给出了基于不完备交集BRB生成完整结构并集BRB的步骤;最后,以某区域防空武器装备体系能力满足度评估为例验证所提出方〖JP〗法的可行性和有效性。     

基于模糊证据推理的系统风险分析与评价

针对系统风险分析与评价中面临的模糊不确定风险信息建模问题,以及风险因素信息融合问题,在模糊集理论与证据理论研究的基础上,采用模糊证据推理技术, 提出了基于模糊证据推理的系统风险分析与评价方法的具体算法与处理操作流程.首先通过故障模式及影响分析进行风险识别,采用模糊信度结构模型建立风险不确定性的统一描述框架, 然后通过数据预处理算法、模糊证据推理信息融合算法以及模糊风险排序方法完成风险评价结果计算; 文末以某航天发射场火箭推进剂加注系统风险分析为例,验证了方法的可行性与有效性.该方法定量化分析系统部件的风险程度,为后续风险应对措施的制定提供辅助决策支持.     

基于证据理论的群决策层次评价方法研究

运用证据理论对具有不确定信息的多属性群决策层次评价问题提出了一种新的解决方法。首先对专家的模糊评判语言作出了定量描述 ,对专家评判中由于主观认识的局限性使评判具有不准确性的问题进行了研究 ,构造了一种新的表示专家不确定意见的信任度方法 ,解决了在这种表示下的群体意见和多个指标的层次综合问题。算例表明 ,该方法评估结果客观、合理 ,对群决策层次评估问题很有效     

基于两维语义的科学基金立项评估方法

针对现行科学基金立项评估方法中存在的不足, 提出基于两维语义的科学基金立项评估方法. 将科学基金立项评估的同行评议表中专家提供的"熟悉程度"和"综合评价等级"作为两维语义评价信息, 并将其转化为证据体, 用评价等级和信度表示专家的评审意见, 从而既能充分整合评审中有价值的信息, 又能方便描述专家评价中的不完全信息; 利用专家的"熟悉程度"和群体专家评价信息的差异性对专家进行组合赋权; 然后利用证据推理算子将专家评估信息集结, 并将不同项目进行量化排序择优; 最后结合实例来检验该方法的有效性.     

融合不确定信息的某型导弹控制系统可靠性分析方法#br#

针对不确定信息在可靠性评估中难以表达与处理的问题,应用Dempster Shafer (DS)证据理论对贝叶斯网络进行改进。在分析现有研究的基础上,对DS证据理论与贝叶斯网络理论进行简要介绍,提出了不确定信息条件下故障树节点向贝叶斯网络节点转化的方法,包括与节点、或节点、异或节点、非节点与2/3表决节点。针对多状态贝叶斯网络中条件概率值难以确定的问题,应用DS证据理论/层次分析法对专家经验知识进行分析与表达。以某型导弹控制系统为例,利用故障树构建贝叶斯网络模型,应用DS证据理论对专家信息进行数据融合处理,确定不确定节点的信任函数、似然函数和条件概率值,并借助贝叶斯网络的正向推理、反向推理和重要度分析确定了可靠性设计与分配中的薄弱节点。     

基于连续信任函数理论的鲁棒雷达目标检测方法

目标检测是雷达的基本功能, 其鲁棒性直接决定了雷达应用的成败。针对瑞利目标检测问题, 充分利用连续信任函数理论在不确定性信息表征和推理方面的优势, 提出一种鲁棒雷达目标检测方法, 在决策空间中可对先验模型噪声、真实目标和外来干扰的信任进行精准量化。鉴于该检测方法不存在解析解的问题, 通过随机变量的变换, 将任意瑞利目标幅度起伏模型转化为标准瑞利模型, 再利用查表方式实现信任函数的数值计算, 最后完成检测决策或用于后续融合推理。瑞利目标检测实验验证了所提方法的鲁棒性。     

车联网环境下基于等距映射的证据推理方法

由于车联网是物联网在现代城市交通网络中的具体应用,车联网的数据融合已成为物联网信息感知领域中一个重要的研究课题.针对传统DS证据理论在证据合成过程中存在冲突证据分配不合理、融合方法收敛效果差以及多BBM的证据推理等问题,提出了一种基于等距映射的证据推理方法(isometric mapping evidential reasoning,IMER).IMER,方法根据多BBM证据体间相似关系求取每一个证据体的低维嵌入向量,并计算出低维证据体相似度,以实现对车联网中多BBM证据体的证据推理.实验结果表明本文方法可以合理地分配冲突证据,同时具有较好的收敛性和有效性.     

基于概率语言赋权交叉熵信度分配的应急决策

针对多部门协同应急决策带有不确定性和偏好性的多属性决策问题,提出了一种基于概率语言赋权交叉熵信度分配的应急决策方法。首先,采用能充分表达不确定决策信息的概率语言术语集(probabilistic linguistic term set, PLTS)刻画属性指标,并将其作为证据推理算法中的证据信息。同时,从认知科学的角度考虑由部门跨领域及专业偏好等特点造成的证据不确信问题,对证据折扣系数表达式进行改进,构建基于概率语言赋权交叉熵的Mass函数。然后,利用递归算法对多部门多指标形成的证据信息进行合成,得到各方案的综合评估信息。最后,通过算例分析验证了方法的有效性和实用性。     

融合多元信息的武器装备性能评估方法

针对武器装备结构层次复杂、评估指标多元等问题,采用一种融合多元信息的性能评估方法对武器装备性能进行评估。该方法考虑装备指标信息的可靠度和权重,构建了多层评估指标体系。基于证据推理规则将多元信息进行融合,得到装备性能评估结果,从而为解决装备性能评估问题提供决策依据。最后,对某型装备中激光惯性组合(inertial measurement unit, IMU)的性能进行评估,验证了所提方法的有效性。     

基于FA-ER的装备保障资源供给能力评估方法

针对装备保障资源供给能力评估信息主观性和不确定性强、评估结果可信度低的问题,提出了一种基于萤火虫算法和证据推理(firefly algorithm-evidential reasoning, FA-ER)的评估方法。首先，通过直觉模糊熵处理不确定信息,确定初始权重范围。然后，基于后悔函数将证据推理方法的权重求解问题转化为非线性多目标优化问题。最后，采用萤火虫算法计算最优参数,确定最优评估模型并得到最终评估结果。算例分析结果表明,所提方法能够有效解决评估主观性强的问题,提高评估结果的准确度,对装备保障资源供给能力评估问题具有较好的适用性。     

D-S证据推理在信息融合应用中的存在问题及改进

在不确定性处理算法中 ,D -S证据推理方法具有较好的应用结果。阐述了D -S证据推理及其在多传感器信息融合中的应用 ,重点论述了证据理论中尚待解决的问题。针对D -S组合规则无法解决冲突证据这一情况 ,提出了引入修正因子的改进方法来体现证据子集大小。仿真结果表明 ,该方法能够将证据权重聚焦到集合中更小的子集 ,并解决了不一致证据的合成问题 ,使组合结果更加直观。最后讨论了D -S理论的进一步研究方向