装备使用保障费用灰色建模分析

使用保障费用的估算是寿命周期费用管理的重要部分。通过分析装备使用保障费用的信息特点及其要素特征,建立了费用分析模型。考虑到装备使用保障费用数据量有限、复杂多变,用一般方法准确地预测很困难,因此提出用灰色系统理论进行费用预测的方法,建立了GM(1,1)模型及GM(1,1)预测模型。并用实际数据进行了验证,表明该方法具有很好的预测精度,可用于装备使用保障费用的预测和估算。     

复杂装备费用驱动因子识别的效应比重极大熵模型

针对复杂装备费用预测中样本少和费用影响因素繁多的问题,分析费用因素的驱动比重。综合考虑驱动比重的最大化和因素权重的不确定性,运用极大熵原理,建立多目标权重配置模型,并利用拉格朗日乘子法求解权重。依据因素权重大小和权重的接近度选择费用驱动因子,利用所选择的驱动因子建立多元回归模型。与已有文献中的方法对比,结果表明本文的方法具有较高的预测精度,说明基于驱动比重最大化的复杂装备费用驱动因子识别模型能够诊断费用的关键影响因素。     

复杂装备研制项目的动态挣值管理与可视化技术

为缩短复杂装备研制项目工期,本文考虑项目内部工作项之间的约束关系,建立了以项目工期最短为目标的数学规划模型,并给出该模型的求解算法。由模型采用挣值管理方法进行工期预测,借助相似度矩阵对挣值管理加以改进,从而实现单独预测以及对未开工工作的提前预测,以提高预测结果的准确度及动态性,更能得到管理调整的重点。本文同时提出一种配合动态挣值管理实施的可视化管理技术——"进度-费用四象限分析图",并使用"挣值散度"对该图进行量化以评价复杂项目受控状态。最后,通过案例分析验证了规划模型方法的有效性,并通过计算其挣值散度来评价项目进度的相对符合度。     

基于灰色神经网络组合模型的故障预测

针对装备故障预测存在有效样本少、模型预测精度低等问题,集成灰色理论和神经网络方法,提出基于灰色神经网络的故障预测组合模型。基于新信息优先原理和重构背景值方法优化灰色GM（1,1）模型的初始值与背景值,利用Levenberg-Marquardt算法改进反向传播神经网络模型;采用组合预测思想,将多方法融合改进灰色模型和神经网络模型,分别构建基于权重分配、基于误差修正和基于结构优化的3种灰色神经网络组合模型。以某雷达发射机的故障预测为例,验证上述方法在故障预测中的有效性。结果表明,灰色神经网络组合模型的预测精度优于单一预测模型,可用于装备的故障预测和预测性维修。     

管理层讨论与分析能预示企业违约吗?——基于中国股市的实证分析

采用文本挖掘技术,对上市公司年报中的管理层讨论与分析(MD&A)内容进行文本分析,从文本相似度、文本可读性、文本语调以及管理层预期的角度构建了MD&A评价体系。通过构建代价敏感GBDT(csGBDT)模型,考察多维管理层讨论与分析指标对企业违约预测的影响,并进一步分析了对企业违约状态有重要影响的MD&A指标及其对违约状态作用的边际效应。研究表明：MD&A指标可以作为替代性数据源准确预测上市公司违约状态;MD&A指标相比传统违约预测变量的预测效果较差;MD&A指标在传统违约判别指标基础上提供了额外的信息含量;csGBDT模型显著提高了对企业(尤其是对违约企业)的判别能力,在违约预测的大数据方法中具有明显优势。在众多管理层讨论与分析指标中,对企业违约有重要影响的MD&A指标依次为：与前一年相比文本相似度、词汇总量、情感语调2、词汇总量/句子数量、情感语调1和管理层是否发出业绩预测。本文将企业违约预测的研究边界从结构化数据拓展到非结构化文本数据,有助于抑制信息不对称导致的企业违约风险。     

基于相似样本特征提取的装备性能退化研究

为了实时监控装备的性能变化规律, 对可能出现的突发情况进行预测, 本文首先考虑工程中装备在线监控预警系统中历史样本数据来源广泛、数据形式不规范问题, 基于B样条插值算法对历史数据进行了规整。其次, 针对性能退化研究中存在的随机性误差、性能指标变化不规律问题, 基于自组织映射和堆栈自编码器对相似样本集的退化特征进行提取与重构, 提出了基于最小特征圆的指标构造方法, 再采用双指数模型对装备的性能退化规律和寿命进行预测。最后, 使用仿真数据对模型的正确性进行验证。结果表明, 本模型和方法可以有效预测装备的性能退化规律, 并能体现装备遭受冲击时性能的退化与恢复规律。     

基于深度网络的蓝军装备模型参数生成方法研究

蓝军装备的建模仿真是构建对抗仿真环境不可缺少的部分。针对蓝方系统可获取的参数有限、具有“贫信息”“小样本”特性的问题,提出一种基于深度网络的蓝军装备模型参数生成方法。通过设定信息注入蓝军装备的仿真模型,生成仿真数据,利用数据训练深度神经网络。得到的网络对该型装备的未知参数预测具有一定的泛化能力,可直接用于预测或作为迁移学习的源模型。以蓝军某型拦截弹的建模仿真为例对该方法进行应用验证,使用了多层感知机和循环神经网络2种网络对比例导引系数进行学习与预测,均获得了较好的效果。     

机载电子装备备件的非线性灰预测规划模型

针对机载电子装备备件问题,首先定义了模块和系统的有效度来衡量其可靠性。然后利用试验训练中积累的历史有效度数据建立GM(1,1)模型来预测模块在实战中的有效度,并建立关于备件数量的非线性灰预测规划模型。最后给出了一个算例,算例结果表明,基于机载电子装备备件有效度现实数据而建立的非线性灰预测规划模型合理有效。     

多参数装备费用的支持向量机预测

支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法 ,具有完备的理论基础。首先应用支持向量机原理建立了基于支持向量机的多参数装备费用预测模型 ,然后采用模型对整套机载电子设备费用进行了预测。通过与多元线性回归和神经网络的预测结果对比 ,建立的新型装备费用预测模型具有更好的预测精度     

基于最优路径相似度传输矩阵的链路预测方法北大核心CSCD

为解决现有的基于相似性的链路预测方法忽略了最优路径在节点间传递相似性的能力的问题,提出一种基于最优路径相似度传输矩阵的链路预测方法。首先,分析节点间最优路径对信息传输能力的影响,进而对节点间紧密中心性进行定义;其次,依据最优路径数和中心性构建相似度传输矩阵,综合节点间局部信息和全局属性衡量节点间相似度。最后,将所提方法与其他相似性指标,在6个真实网络上进行实证对比研究。结果表明,所提算法预测精度较高,且算法更加稳定。     

复杂雷达动目标建模及动态RCS分析

针对复杂雷达动目标的建模仿真及动目标雷达散射截面分析的问题,提出了一种外形建模和电磁散射计算的方法。该方法利用openGL对某型飞机进行了较为精确的外形仿真建模,运用图形电磁算法计算了静态雷达散射截面,并利用一种抖动模型计算了动目标雷达散射截面。通过将仿真结果与静态值进行比较,证明了在叠加抖振前后雷达散射截面有较大的变化。得出了结论。     

基于SIRV病毒传播理论的装备保障网络级联失效分析

针对装备保障网络遭受敌方攻击时所显现出的复杂性现象,对比分析网络级联过程与病毒传播过程的相似性。在已有的负载容量级联故障传递模型基础上,融入了病毒免疫传播的过程,定义保障节点的4种不同状态,构建基于病毒免疫传播理论的装备保障网络级联传递模型,更好地再现了我方保障机构受到敌方实际打击和舆情攻击时的真实状况。通过仿真对比分析表明,在防御资源有限和时间迫切的情况时,优先考虑主动免疫策略,能够取得较好的抵御级联失效的效果,还可以辅助实施目标免疫策略,从而使装备保障网络具有较强的健壮性和较好的恢复能力。     

Support vector regression model for complex target RCS predicting

The electromagnetic scattering computation has developed rapidly for many years; some computing problems for complex and coated targets cannot be solved by using the existing theory and computing models. A computing model based on data is established for making up the insufficiency of theoretic models. Based on the "support vector regression method", which is formulated on the principle of minimizing a structural risk, a data model to predicate the unknown radar cross section of some appointed targets is given. Comparison between the actual data and the results of this predicting model based on support vector regression method proved that the support vector regression method is workable and with a comparative precision.     

不完全信息下基于证据推理的竞争对手分析

针对不完全信息下竞争对手分析问题,本文提出一种基于证据推理的分析方法。该方法首先定义了正负相似度对竞争者进行比较,接着通过证据推理对含有未知信息的相似度进行合成排序,最后根据信息熵原理度量结论的客观可靠度。与本文提及的其他方法相比,该方法可以在信息不完全的情况下识别分析竞争对手并提供关于结论的客观可靠度,符合商业竞争的实际特点,具有较强的实用价值。文中的案例分析证实了该方法的有效性。     

基于改进粒子群优化的多目标装备保障任务规划方法

针对装备保障任务多目标规划过程中任务与资源匹配复杂、目标权重获取困难和非劣解过多等问题,建立了装备保障任务多目标规划的目标模型和约束模型,提出了一种基于改进粒子群优化的交互式多目标装备保障任务规划方法。通过离散化编码方式和任务优先排序,完成了任务与资源的匹配及任务时序的调整;通过建立目标权重调整模型,实现了根据评价结果调整目标权重的交互过程,解决了目标权重无法精确获取的问题;通过调整后的目标权重构造适应度函数获取一个相对最优解,从而避免了因过多非劣解而导致决策困难的问题。该方法能够较好地实现装备保障的精确化和高效化,在信息化条件下装备保障辅助决策及方案生成中具有重要的参考价值。     

基于相似体系的民机结构超手册维修案例分析

为了解决超出手册范围的民机结构维修问题, 提出一种基于相似体系的民机结构超手册维修案例体系模型。通过提取航空公司现有民机结构案例的损伤信息和维修方案信息, 依据信息性质, 采用数值分析、层次法、属性度量、术语频率-逆文档频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)方法进行系统的相似度分析, 建立案例相似度指标体系。导入维修案例数据, 通过支持向量机(support vector machine, SVM)分类以及弹性网络回归对指标体系进行权重分配并验证其可靠度达到82%。最后通过实例深度分析了该体系的可行性, 实例证明, 案例相似度指标体系的权重分配与区分效果总体符合实际, 对民机结构超手册维修案例的制定有着重要参考意义。     

基于交叉效率DEA和随机模拟的区间语言偏好关系排序方法

针对区间加性语言偏好关系排序问题,提出一种基于交叉效率DEA和随机模拟的排序向量计算方法.首先,针对具有一致性的加性语言偏好关系,构建产出导向的DEA模型,分析其相对效率得分与排序向量之间的内在关联.其次,对不满足一致性的加性语言偏好关系,建立改进仁慈型语言偏好关系交叉效率DEA模型,并提出基于该模型的加性语言偏好关系的排序方法.最后,将构建的DEA模型与随机偏好分析相结合,提出区间加性语言偏好关系期望排序向量和可信度的Monte Carlo计算方法.算例分析表明,本文提出的方法能够有效避免信息损失,具有较好的可信度和适用性.     

基于作战环和改进信息熵的体系效能评估方法

针对信息化条件下作战体系中装备种类繁多、关系复杂的问题,以敌方目标为牵引,提出了一种基于作战环和改进信息熵的体系效能评估方法。将装备和关联关系抽象为节点和边,根据节点的战技指标确定边的度量指标,构建了基于作战环的作战体系网络模型。提出了基于邻接矩阵的作战环数量确定方法和基于改进信息熵的作战环效能评估方法,根据各目标节点参与的作战环数量及其效能,建立了作战体系效能评估模型。以某打击大型水面舰艇作战体系为例进行分析,结果表明所提方法充分考虑了各装备和关联关系的异质性与不确定性,能够全面客观地评估体系效能,为作战体系效能评估和结构优化提供方法支撑。     

强化结构的数字壁画病害修复算法研究

针对北京地区法海寺壁画块状缺失，且缺失区域结构信息丰富的特点，提出了一种强化结构的数字图像修复算法，解决了Criminisi算法修复时对图像结构信息考虑不足的问题。首先在计算填充块的优先权函数时，将线性卷积的曲率计算融入数据项中，同时增加结构信息的权重，实现了优先修复结构信息丰富区域的目的；其次在搜索匹配块的相似度计算中引入区域协方差方法，确保修复后图像结构的一致性，减少了匹配错误率。实验结果表明：该算法较好地解决了结构性较强的壁画块状信息缺失填充错位问题。     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法研究

研究了这样一类多属性决策问题 :①决策者对方案有偏好 ;②属性值以三角模糊数形式给出 ;③属性的权重信息不能完全确知。提出了一种基于相似度的对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法 ,该方法首先建立一个线性规划模型 ,通过求解该模型获得属性权重。然后 ,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及互补判断矩阵的排序公式 ,对决策方案进行排序和择优。最后进行了算例分析。