模糊综合评价防空指挥自动化系统效能

通过对防空指挥自动化系统性能的全面分析 ,建立了其系统效能综合评判的指标体系 ,给出了系统效能评价模型和评价方法 ,介绍了运用择优比较法确定权重的方法 ,并进行了实例分析 .     

基于模糊综合评判的备件品种量化方法

利用模糊综合评判的方法,对备件品种的量化方法进行了探讨。在建立模糊综合评判模型的基础上,分析了模型中评价因素集,并给出了评价因素的权重分配,对评价因素进行了详细的分类和界定,给出了确定其隶属度的方法,并给出了综合评价的计算公式,最后又对本方法的使用提出了一点建议。     

基于改进FDOD度量的航空发动机健康状况评估

针对以往基于离散度函数(function of degree of disagreement, FDOD)度量对航空发动机的健康状况进行综合评价时，未全面考虑各指标的权重，导致评价结果不够准确的问题，提出一种改进FDOD度量的综合评价方法。首先，利用序关系分析法(简称为G1法)确定各指标的主观权重，利用因子分析法确定各指标间的相关性，得到各指标的客观权重。其次，基于离差最大化的组合赋权法确定各指标的组合权重，使赋权结果更加科学合理，提高不同对象的区分度。然后，基于组合权重对传统FDOD度量进行改进，以提高综合评价的准确性。最后，通过美国国家航空航天局提供的涡扇发动机性能仿真数据，验证了所提方法的有效性。     

综合统计方法在R＆D项目中止决策中的应用

针对性地设计了适用于R&D项目中止决策的指标体系,建立了确定指标权重的综合统计方法,并提出了对R&D项目模糊综合评判向量进行处理的模式识别方法.进而,将其成功地应用到R&D中止决策实践.案例研究表明,综合统计方法用于确定指标权重,模糊模式识别方法用来对模糊综合评判向量进行识别,其计算量较少、操作简单,结果较符合实际.     

地面防空作战效能的模糊综合评价

地面防空兵是我军重要的防空力量,长期以来其作战效能的评价都采用单一的指标,无法全面、准确地进行评价.通过对影响地面防空作战效能各因素的全面分析,建立了作战效能综合评判的指标体系,给出了作战效能评价模型和评价方法,介绍了运用层次分析法确定各因素权重的方法,并进行了实例分析.研究成果对全面而科学地评价地面防空兵作战效能具有积极的指导作用和较强的实用性.     

基于熵权群组决策的停车设施规划方法

本文旨在研究城市停车设施规划的多属性决策问题.论文以评价指标体系的建立为基础,运用群组决策特征根法对专家组的评判信息进行综合归纳,并采用熵权与决策者的主观权重相结合的方法确定评价指标的综合权重,建立了基于熵权的群组决策评价方法.最后通过应用举例说明该评价方法科学可靠.     

基于Smart Client教务管理系统的评价

本文介绍了模糊综合评价方法以及其构建模型的详细步骤,并针对基于smart Client的教务管理系统构建了系统评价指标因子,介绍了利用熵权法来确定评价因子权重的方法,然后,本文利用熵权法先对教务管理系统评价因子集确定了权重,然后运用多级模糊综合评价方法对教务管理系统的整体性能进行了评价,通过评价结果得知其系统整体性能处于良好,说明系统还有待改进。     

多层次系统的综合评价方法研究

针对多层次多指标系统的评价问题,给出了一种模糊综合评价方法。首先采用4种不同的模糊综合评判模型对最底层指标进行评价,然后对4种不同的评价结果再进行二次评判,得到最底层指标的评价结果;把评价结果作为上一层(n 1层)的模糊关系矩阵,再根据n 1层的权重进行评价计算,得到该层的评价结果。依次进行,直到最顶层,得到系统的最终评价结果。此法对于多层次、多指标系统的评价具有一定的使用价值。评价实例验证了该方法的有效性     

基于判断矩阵的专家聚类赋权研究

群组AHP评价方法研究中,现有赋权方法虽考虑了专家评判的具体内容的一致性,但缺乏对专家本身逻辑性的度量,以致可能出现虽然最后评判结果与群体共识相近,而评判结果并非完全为某位专家本意,却给予了与其他专家相同权重的问题。对此,提出了一种将判断矩阵赋权和专家聚类赋权相结合的方法,该方法采用聚类分析原理,将专家个体排序向量进行分类,根据分类结果和判断矩阵一致性确定专家权重系数。算例表明,该方法可行有效。     

区间层次分析法的权重求解方法初探

为综合比较各种区间层次分析法的权重求解方法,通过对计算结果的定性分析和定量比较,对其中5种方法的精度以及在综合评判决策中的适用性作出了评价,并指出其在实际中应用的原则。实际综合评判决策多为离线计算,对每个判断矩阵都可调用多种方法计算权重及其误差,取误差最小的权重作为结果。针对以往文献中迭代算法的缺陷提出了改进方法;研究了随机模拟法中样本容量与精度的关系及分布规律;分析了LM模型无解的原因并给出了相应的处理方法,并提出了LM模型是否存在可行解可作为区间判断矩阵一致性校验的一种方法。     

Generalized Weighted Mean Combining Forecasting and Its Application in the Forecasting of Air Materials Consumption

1　IntroductionCombiningforecastingisalwaysbeingpaidattentiontobythedomesticandforeignfore-castingrepublicrecently.Fortheactualcaseofvariousforecastingproblems,combiningforecastingmodelsmayadoptdifferentformssuchas:weightedarithmeticmeancombin-ingfor...     

基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型研究

建立了航材消耗的灰色系统预测模型与神经网络预测模型，同时给出了一种新的具有广泛代表性的组合预测模型－－广义加权函数平均组合预测模型及其加权系数的参数估计方法，并利用此方法建立了基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型，最后以实例说明了其预测效果。     

Generalized weighted functional proportional mean combining forecasting model and its method of parameter estimation

1 .INTRODUCTIONCombiningforecastinghasbroughtgreatattentiontobytheforecastingcirclessince 196 9whenJ .M .BatesandC .W .J .Grangerproposeditstheoryandmethod[1] .Thetheoryandmethodsofcombiningforecastinghavebeendevelopedwidelyinrecentyears .Forpracticalcase…     

广义加权多重函数平均组合预测及其参数估计

提出一种新的组合预测模型———广义加权多重函数平均组合预测模型,并利用二次规划算法给出其加权系数的不同参数估计方法。该模型具有广泛的代表性,它集多种组合预测模型于一体,是一种新的群组集结方法,通过选择合适的模型组合形式及最佳的模型参数,能够有效地提高预测精度。预测实例表明了该模型的有效性。     

PolSAR图像的两级分块最优加权滤波方法

针对多极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR）图像的相干斑抑制问题,提出一种两级分块的最优加权滤波方法。该方法在分块加权法的块处理基础上,采用边缘检测模板对非同质类子块进行二次分类和处理,提高了滤波参数的估计精度。实验结果表明,该方法不仅保持了块处理简单、运算量小的优点,而且在斑点抑制和边缘保持方面更优于最优加权法和分块加权法。     

具有可控和不可控要素的多目标DEA模型

建立输入输出要素部分可控和部分不可控的情况下的多目标DEA(data envelopment analysis)模型,通过其对偶模型和标量化,给出多目标DEA有效的概念并研究其性质。给出各种Pareto有效解的定义并建立其与多目标DEA有效的等价关系,通过将决策单元投影到生产前沿面上得到新的多目标DEA有效的决策单元,由此说明权重的作用。     

基于LWSVR的繁忙机场航班滑出时间预测

针对繁忙机场航班滑出时间预测准确率低的问题,结合局部回归和加权支持向量回归,提出基于局部加权支持向量回归的离港航班滑出时间预测模型。该模型采用K最近邻方法,减小训练样本集容量,并为每个预测样本构建一个预测模型。通过计算训练样本与预测样本间的马氏距离,来优化加权支持向量回归中高斯核加权函数的带宽参数,获得加权系数。结合某机场离港航班数据仿真分析,实验结果表明模型在误差允许范围内的预测准确率达到83.33%,模型更加稳定。     

提高MIMO雷达检测和参数估计性能的波形设计

针对目前多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达中通常基于某一种而不是整体性能的波形优化问题,提出一种提高MIMO雷达检测和参数估计性能的波形优化方法。该方法基于提高检测概率、降低参数估计方差及抑制旁瓣3种性能约束优化发射波形相关矩阵(waveform covariance matrix, WCM)。首先推导了检测概率及克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)的等价表达式,而后联合最大化主旁瓣差约束,并对各约束条件加权,从而得到可灵活调整加权系数以满足实际应用中不同需要的波形优化问题。此波形优化问题可表示为线性规划问题,因而可高效求解。仿真实验对3种约束条件对雷达性能的影响进行了详细分析,实验结果验证了所提方法的有效性。     

散射区域加权压缩感知ISAR成像

压缩感知(compressive sensing,CS)理论为少量脉冲条件下实现高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像提供了新方法。然而由于CS的噪声敏感性,其成像易受到噪声污染;另外,少量脉冲条件下很难保证噪声参数估计精度,这进一步加剧了ISAR成像污染。针对这一问题,提出一种散射区域加权CS ISAR成像算法,利用目标散射区域信息对冗余字典中的基函数进行加权,修正CS重建算法以抑制噪声散斑。为提高噪声参数估计精度,对回波采样建立子序列矩阵,提出矩阵扰动理论噪声参数估计方法。实验结果表明,所提方法能够有效抑制噪声影响,提高低信噪比和少量脉冲条件下ISAR成像质量。     

基于子频带分解的宽带信号干涉法测向算法

研究了宽带信号波达角的精确估计方法,提出了一种适合宽带信号的干涉法测向算法。该算法利用阵元间的延时估计波达角。先对信号作快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT),选取信号在6 dB带宽内的谱线,每根谱线看作一个单频信号,采用窄带鉴相方法对各单频信号分别鉴相并估计该频率点上的延时,最后对各延时估计值进行加权平均。证明了信号在各频率点上的能量与频率平方的乘积是最佳加权系数。本算法具有计算量小、算法简单等优点。延时估计的仿真性能接近克拉美-罗限。