基于证据推理的武器装备体系能力需求满足度评估方法

武器装备体系能力需求满足度评估中存在底层指标类型多样、评估信息不确定的问题. 针对这一问题, 提出了一种基于证据推理的满足度评估方法. 该方法首先构造信度规则库, 然后将多种类型的不确定性数据转换成统一的信度结构, 最后通过证据推理方法获得能力需求满足度分布. 文末, 以陆上区域防空武器装备体系能力需求满足度评估为例说明该方法的运用和优点.     

基于双层模型的置信规则库参数与结构联合优化方法

作为置信规则库优化过程的两个重要方向,参数学习和结构学习共同影响着置信规则库的建模精度和复杂度.然而,现有的置信规则库优化方法大多只关注参数学习或结构学习某一方面的研究,无法有效平衡建模精度和复杂度这对相互影响的指标.为此,本文提出了置信规则库参数与结构联合优化方法.该方法基于赤池信息准则将建模精度和复杂度两方面信息纳入统一目标,建立置信规则库联合优化目标函数;然后,建立交集假设下的置信规则库双层优化模型并提出模型求解算法;进一步拓展前提假设条件,提出并集假设条件下的置信规则库规则激活方法和权重计算方法,并提出并集假设下的置信规则库双层优化模型以及相应的求解算法.经过参数与结构联合优化之后,得到置信规则库最优决策结构.文末,引入输油管道泄漏检测案例验证所提出方法的有效性.通过与已有研究相对比,结果表明并集假设下的置信规则库联合优化方法在提高建模精度和降低复杂度方面均具有良好表现.     

基于置信规则推理的武器装备体系贡献度评估

针对武器装备体系贡献度评估中存在任务与能力关联复杂、数据处理缺乏有效性等问题,提出了基于置信规则推理的体系贡献度评估方法。首先,搭建了体系贡献度评估框架,通过使命分解和作战体系分析建立了“任务-能力”关联矩阵,并在此基础上构建了网络化多层次的评估指标体系。然后,利用基于置信规则推理的评估方法对体系作战效能进行推理。最后,根据体系贡献度评估模型计算武器装备体系贡献度。以空中遮断作战体系为例进行分析验证,结果表明该方法有效反映了体系的涌现性,客观评估了武器装备的体系贡献度,能够为装备迭代更新、作战体系发展规划提供理论支持。     

基于QFD和组合赋权TOPSIS的体系贡献率能效评估

武器装备体系贡献率是指单件装备在武器装备体系或作战体系构成中,按照体系的总目标和运行规律,对体系的整体性能(如体系作战能力或作战效能)贡献的大小。首先建立能力效能综合的贡献率评估框架,在此框架下提出层次化的体系贡献率评估思路。然后借助面向关系的质量功能展开量化矩阵方法,将仿真实验中能力/效能度量指标数据映射到需求度量矩阵,再以度量集对需求集的敏感度和拟合优度作为依据,构建度量指标的组合权重。最后,利用逼近理想解排序法对体系方案贡献度进行排序,并以无人集群执行火力打击任务作为算例,验证了该方法的可行性。     

基于概念格的武器装备体系使命能力分析

武器装备体系通过提供相应的能力来支持其使命任务的完成,对能力的度量是武器装备体系效能分析的一个难点.在对武器装备体系使命、任务和能力关系描述的基础上,构建了武器装备体系作战任务-能力概念格,给出了武器装备体系能力缩减和核心能力集的定义,分析了武器装备体系的能力缩减问题,给出了能力支持武器装备体系使命的重要度计算方法.从而比较全面的分析了武器装备体系的使命、任务和能力之间的结构关系和映射关系.     

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.     

基于BN的武器装备体系能力重要度分析

面对不断变化的未来不确定作战环境,在有限资源和技术水平下,武器装备体系顶层设计人员需要辨识与明确对体系建设目标影响最大的能力集合。提出用带置信度的区间数度量武器装备体系能力,用beta分布描述武器装备体系能力性能指标先验分布概率,在武器装备体系能力指标分解结构基础上构建了基于贝叶斯网络的武器装备体系能力重要度评估模型,利用贝叶斯网络的推理功能提出了能力重要度计算方法。最后,以空战武器装备体系为背景对所提方法的可行性和有效性进行了检验。     

基于可观测度分析的传递对准精度评估方法

针对传统舰载领域传递对准精度评估性能受限于舰船有限的机动能力问题,提出了通过引入天文航向信息以及减速机动的舰载武器惯导系统传递对准精度评估方法。通过精度评估系统的可观测性分析,给出了引入角运动观测量以及载体机动这两种方法各自与精度评估性能之间的关系,并分别提出引〖JP3〗入天文方位信息和舰船减速强机动的精度评估方法,利用固定点平滑算法进行仿真分析。仿真结果表明,引入天文航向信息的精度评估方法具有良好的姿态失准角评估性能,平滑误差小于10%,且所设计的减速强机动可以进一步提升方位失准角的平滑精度。     

基于网络的数值关联规则挖掘方法

关联规则 ( Association Rules)发现的是属性间的关系 .属性可以是逻辑型的 ,也可以是数值型的 .在从逻辑型属性描述的数据中发现关联规则方面已经有许多比较成熟的算法 ,而在数值型属性方面则不然 .将数值关联规则挖掘问题映射成逻辑关联规则挖掘问题是一种方便有效的方法 .本文给出了一个新的数值属性关联规则挖掘算法 ,该算法利用数据本身的特征决定对数值属性值域的划分 ,进而将划分后的所有区间映射为逻辑属性 (项目 ) ,在此基础上可以挖掘出更容易理解、更具有概括性的有效关联规则 .本文给出了一个发现频繁项目集搜索算法 ,并采用一种纵向数据库格式来简化项目集支持度的计算.     

基于主成分分析的置信规则库结构学习方法

为了解决前提属性过多时置信规则库规模的组合爆炸问题,提出了基于主成分分析的置信规则库结构学习方法. 首先将前提属性转化为新的空间中的若干个主成分,再利用载荷矩阵反推出对于各主成分贡献较大的关键前提属性. 以某装甲装备体系综合能力评估作为示例分析,对比研究了在单方案和多方案条件下结构学习方法与RIMER方法,验证了本文提出的结构学习方法的有效性. 示例分析结果显示本文提出的结构学习方法可大幅约减置信规则库的规模,与RIMER 方法的计算结果一致,并且具有较强的鲁棒性.     

基于证据网络的装备体系贡献率评估方法研究

体系贡献率评估是装备体系发展规划中一项重要内容。针对装备体系贡献率评估中存在的体系结构复杂、评估信息不确定性强等特点,提出了基于证据网络的装备体系贡献率评估方法。该方法依据专家经验构建网络模型与置信规则库,在此基础上通过证据推理算法对不同装备体系的作战效能进行分析,进而实现装备体系贡献率的评估。最后,以外军典型联合登岛作战装备体系为例验证了所提出方法的可行性。该方法能够为装备体系需求论证、体系发展规划等国防军事领域重大决策提供支撑。     

基于置信规则库的并发故障诊断方法

针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。     

基于置信规则库的捷联惯组误差系数预测方法

捷联惯组(strapdown inertial measurement unit, SIMU)是火箭等大型飞行器控制系统的核心部件,结构复杂,可获得的误差系数样本较为缺乏。置信规则库(belief rule base, BRB)作为一种专家系统能够有效融合专家知识和监测数据,可以有效处理小样本情况下复杂系统建模问题。鉴于此,本文提出了一种基于BRB的SIMU误差系数预测方法。为充分利用脉冲量输入信息,提高信息转换精度,降低指标转换过程中的信息损失,根据惯组脉冲量输出特点提出了一种新的匹配度计算方法,提升模型的精度。最后,以某型SIMU加速度计为例验证了所提方法的有效性。     

基于证据推理和置信规则库的涡扇发动机故障预测

针对某型涡扇发动机故障预测的问题,提出一种基于证据推理和置信规则库的涡扇发动机故障预测模型。为描述涡扇发动机的健康状态,利用证据推理算法融合发动机系统状态信息;结合先验知识建立混合驱动的置信规则库仿真预测模型;采用投影协方差自适应进化策略用于优化模型参数;通过实验验证了模型的有效性。研究结果表明：该方法不仅准确预测涡扇发动机故障风险概率,而且为故障诊断和维修保障提供了有力的支撑。     

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。