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。     

异质阈值决策规则下的复杂网络扩散

基于异质阈值模型和平均场理论刻画了社会网络扩散,分析了邻居效应、阈值分布和网络度分布对扩散的影响。结果表明:邻居效应或阈值分布均值的减小将加速扩散及增大均衡状态值,阈值分布方差的减小将减缓初始扩散,且满足一定条件下,将加速扩散收尾过程;邻居效应较弱时,度分布异质性的增加将加速初始扩散,反之亦然;邻居效应和阈值分布满足一定条件时,扩散初始速度将呈现出超指数增长;邻居效应、阈值分布或度分布的变化均可使扩散均衡状态值发生跳跃式增长。     

干扰条件下自适应滤波定位精度分析

在干扰条件下,单纯采用自适应滤波(adaptive Kalman filter, AKF) 或扩展卡尔曼滤波器(extensive Kalman filter, EKF) 在全球导航卫星系统/惯性测量单元(global navigation satellite systems/inertial measurement units, GNSS/IMU)组合导航的运用中都无法达到系统精度最优。为了指导组合导航系统的数据融合滤波器设计,获取AKF和EKF定位性能的经验数值是十分必要的。首先推导出EKF和一种AKF算法--新息序列自适应估计(innovation based adaptive estimation, IAE)的数学模型和计算公式。然后提出了一种实际数据结合仿真的验证方法。针对不同的干扰程度造成的精度降低的测量值,比较AKF算法跟普通EKF在GNSS/IMU组合导航数据融合中的定位精度性能。试验和仿真得到了在实验所采用的IMU精度条件下,自适应滤波在组合导航方面的定位性能的经验曲线以及IAE与EKF定位精度存在的临界点。     

干扰条件下的双基地定位跟踪

针对电子干扰日趋恶化的形势，文中专门研究了干扰条件下双基地系统如何利用数据融合实现对运动目标的三维跟踪问题。根据电子干扰“无－弱－强”的变化规律。文中提出了一种最大限度地利用两站测量数据信息量的“分段跟踪技术”、不仅提高了无、弱干扰时的跟踪精度，而且为强干扰条件下应用ＳＯＰＬＡＴ技术保持对目标的跟踪创造了有利条件。文中从理论。实际两个角度出发，分别研究了两种测量模式接收站采用的跟踪算法，通过典型航迹的计算机仿真．对基于数据融合算法的分段跟踪技术在理想观测精度和实际情况下的跟踪精度做了分析比较。     

未知信源数目条件下的水下多源方位估计

在水下多源探测与跟踪系统中,信号源数目估计不准确对波达方向估计以及整个系统性能会产生严重影响.研究了未知信源数目条件下的水下多源方位估计问题,应用全空间加权修正.算法和投影分解修正算法,实现了信源数目未知时目标方位的准确估计.理论分析和计算机仿真实验研究了这两种方法的性能,结果表明这两种方法有良好的估计效果,而且后者相对于信号源数目精确已知时的MUSIC算法在低信噪比时具有更高的稳健性.     

寡头垄断条件下的可拓决策

运用可拓学理论对寡头垄断条件下的厂商决策进行了探讨。结果表明,物元变换是寡头决策时开拓策略集的有效工具;可拓学在寡头决策中有广阔的应用前景,而且在应用过程中可以发展寡头理论。     

区间概率信息条件下的决策方法

区间概率为描述不确定性提供了一种新工具,但它不满足概率测度的可加性要求.提出了用Monte Carlo模拟法、非线性方法和线性方法将区间概率转化为满足可加性要求的概率测度--传统概率,使得区间概率信息条件下的不确定性决策问题可以通过现有的决策方法进行方案优选.     

突击作战干扰时机决策

干扰时机的确定是进行干扰决策的前提和基础。通过对问题分析,制定了两套干扰时机决策方案。为实现攻击机的飞行控制最优规划,综合考虑攻击机飞行性能、威胁约束以及边界约束,建立了最优航迹控制模型。引入主要应用于航天控制的勒让德伪谱法(Legendre pseudospectral method, LPM),将最优控制问题转化为非线性规划(nonlinear programming, NLP)问题,在此基础上设计了干扰时机解算流程。通过对基于c代码的可行序列二次规划(c code feasible sequential quadratic programming, CFSQP)算法的改进,有效减少了优化变量的数量,使其能对NLP问题快速寻优。仿真结果表明,所提出的干扰时机决策方案能有效地获得最优干扰开始和结束时刻。     

一类具有未知参数干扰的混沌系统的同步

利用主动控制思想实现了两个具有未知参数干扰的不确定混沌系统的同步。通过在控制器中添加误差补偿项来消除参数干扰对系统同步的影响,并利用矩阵理论中盖格尔圆定理给出了控制器中线性部分参数取值的一般范围。理论分析证明,所设计的响应系统能使同步误差收敛到零。最后针对Lorenz系统进行了仿真,结果表明设计的控制器是有效的。     

不确定性条件下税收政策对产业决策的影响

利用多种假设构建了企业利润函数和价格函数,分析了企业不存在官僚成本和不确定性、存在官僚成本和不存在不确定性、存在官僚成本和不确定性情况下基于不同税收政策组合条件下的产业决策,分析了新兴产业和传统产业发展的均衡条件,研究了税收政策对两类产业均衡条件的影响,并且对这些理论进行了实证分析。研究发现政府应主要利用下调新兴产业累计性税率,提高传统产业累计性税率和征收生态税作为政策的主要工具,这才能有效提高税收政策对产业间失衡发展的调控作用。     

The sufficient and necessary condition of the major stochastic preference rule in group decision making

Group decision making problem with stochastic preference is investigated.The authors present four rational conditions for testing group stochastic preference rule,and prove that the combination of these four rational conditions is the sufficient and necessary condition of major stochastic preference rule for group stochastic preference rule.     

基于关联准则的主瓣航迹欺骗干扰方法

针对现有的主瓣航迹欺骗干扰技术进行航迹规划时仅考虑运动参数限制和单部干扰机为主的问题,通过参考具有普遍适用性的航迹关联准则,提出虚假航迹设定方法,推导干扰机运动参数和干扰信号调制参数。在单部干扰机航迹欺骗干扰的基础上探究多机协同干扰组网雷达的可行性,仿真结果表明干扰信号最终能被敌方雷达识别,并且在两部干扰机对抗两部雷达情形下可以达到预期效果,为复杂情形下的组网雷达对抗奠定了基础。     

基于改进引水规则的跨流域供水水库联合优化调度研究

针对已有引水规则的引水效率有待进一步提高的问题,本文提出了一种引水规则的有效改进型式,以及改进规则下受水水库引水量的确定方法.该改进规则同时考虑了调水水库和受水水库的蓄水状态,并且在受水水库采用双引水控制线型式(引水控制线上限和下限).若调水水库可调水,当受水水库蓄水状态处于引水控制线下限之下,即缺水量较大时,满引;当受水水库蓄水状态处于引水控制线上下限之间,即缺水量较小时,引水量为满引与不引之间的线性插值;若受水水库蓄水状态处于引水控制线上限之上,即无缺水时,不引水.最后以辽宁省水资源联合调度北线工程为背景,采用多核并行PSO算法求解基于该改进引水规则的跨流域水库群联合优化调度模型.结果表明该改进引水规则在保证供水的情况下,提高了(特别是丰、平水年的)引水效率,减少了引"弃水"的情况.     

基于先验知识的多功能雷达智能干扰决策方法

针对基于强化学习的多功能雷达干扰决策方法训练周期长、收敛慢的问题,本文提出了基于先验知识的多功能雷达智能干扰决策算法。所提算法使用了基于势能函数的收益塑造理论,利用先验知识设置收益函数,相比于传统算法,具有更快的收敛速率。利用先验知识加速算法收敛速率的方法对强化学习在多功能雷达干扰决策中的实际应用具有重要的意义,对于强化学习在其他领域的应用也具有很好的参考价值。     

分布式干扰下防空导弹系统干扰跟踪区研究

为了研究分布式干扰对防空导弹系统的威胁,提出了干扰跟踪区概念,深入研究了分布式干扰的功率合成特性和干扰源分布特性,证明了合成功率与干扰源数量的线性叠加关系;分析、构建了防空导弹系统在单基地雷达、双基地雷达和网络化雷达状态下的干扰跟踪区仿真模型,并进行了实例仿真。仿真结果表明,分布式干扰对防空导弹系统单基地雷达和双基地雷达干扰跟踪区压制作用明显,对网络化雷达干扰跟踪区有一定的压制作用,说明防空导弹系统在网络化状态下具有较强的对抗分布式干扰的能力。     

不一致决策表中规则提取的矩阵算法

由于数据采集能力不足等原因,决策表通常都不是一致的。如果将不一致的对象完全删除,则丢失了大量隐含在这些对象中的信息。针对不一致决策表,在分配约简、分布约简和最大分布约简的定义基础上,通过定义相应的决策矩阵并比较它们与条件属性矩阵的关系,得到提取信息系统的所有分配规则、分布规则和最大分布规则的矩阵方法。该方法的优点是直观有效,能获得所有规则,并同时得到相应的约简。     

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.     

面向决策局部环境的群决策方法

对具体群决策问题,决策者之间和属性之间的某种联系分别由具体问题形成,由偏好关系表示的关系结构为决策局部环境：由变量分析矩阵、任意属性间的偏好相似性和任一组决策者对某一属性的偏好一致性构成的属性邻接矩阵和决策者邻接矩阵构成。对属性信息集结进行三次修正,由决策者局部重要性对属性一致性进行修正,以属性局部偏好一致性强度对属性权重进行调节,由决策者局部重要性权重修正最终评价结论。提出的方法可以在决策进程中聚焦影响一致性的相关属性,发掘可能冲突的属性及影响具体方案排序的主要属性,更有效提供解决群决策问题的建议和方案。