基于CHCQPSO-LSSVM的空战目标威胁评估

针对传统评估方法存在的模型精度低、结构复杂、无法进行实时动态威胁评估等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的空战目标威胁评估方法。首先,对空战特征数据进行威胁指数分析,结合专家评判构建威胁评估样本库;然后,采用交叉杂交的混沌量子粒子群算法(CHCQPSO)对LSSVM中的正则化参数与核函数参数进行寻优,并与经典PSO、BP神经网络、网格法模型进行对比分析;最后,用优化后的LSSVM模型实现空战目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高、用时短,为空战目标威胁评估提供了一种新思路。     

基于数据仓库技术的目标威胁估计模型

介绍了数据仓库的定义、特征以及相关的关键技术，并结合战场威胁估计的实时性、重要性，定义了模型的数据仓库。在此基础上，构造了基于数据仓库的目标威胁估计模型，并进一步建立了目标威胁估计的星型数据组织模型。运用数据仓库技术进行目标威胁估计，能够提高对空中目标的威胁估计快速生、精确性和预测能力。     

基于灰色区间关联决策的目标威胁评估

如何对空袭目标的威胁程度进行科学的评估与排序,是防空指挥中的重要环节,也是防空指挥员面临的难题之一。威胁评估一般仅考虑最大值所提供的信息,存在结果失真的情况,因而采用区间数来表示更有实际意义。针对空袭目标的威胁判断问题,分析了空袭目标威胁评判的准则,据此给出了影响目标威胁的主要因素,并给出了主要因素的隶属函数。将区间数和灰色理论结合,构建了灰色区间关联决策模型并应用于空袭目标威胁排序中,较准确地反映目标机动对威胁度的影响,且将系统中非主要因素考虑在内,使得威胁评估更加接近实战。最后,将模型运用于空袭目标威胁排序中,以实例证实了此方法的可行性。     

基于区间数TOPSIS法的空袭目标威胁评估

针对现有空袭目标威胁评估方法存在的不足,提出了一种新的基于区间数TOPSIS法的空袭目标威胁评估方法.首先建立了空袭目标威胁评估的指标体系,给出了区间数形式的空袭目标威胁评估指标值的规范化方法.基于最优化的思想并利用区间数相离度和理想值的概念,给出了空袭目标威胁评估指标值为区间数且指标权重完全未知时的指标权重计算步骤,克服了以往空袭目标威胁评估指标权重确定的主观性;然后建立了区间数TOPSIS法评估空袭目标威胁的数学模型,并进行了实例验证.空袭目标威胁评估仿真实例证明该方法合理有效.     

基于IAHP和离差最大化TOPSIS法目标威胁评估

针对空战目标威胁评估问题,综合考虑了主观和客观因素,将运用区间层次分析法(Interval-based AHP,IAHP)求解出的威胁评估指标主观权重与运用离差最大化法求解出的威胁评估指标客观权重相融合得到组合权重。建立了改进的TOPSIS法评估空战目标威胁的数学模型,首先构造加权规范化决策矩阵,其次确定区间型正理想解和负理想解,然后计算每个目标分别到正理想解和负理想解的距离,最后计算每个目标对理想解的贴近度。给出评估实例,在3种不同权重影响因子组合的情况下,最终求解得到相同的目标威胁评估排序,评估结果表明:该方法合理有效,并针对原方法有了较大改进。     

电子防空作战目标威胁评估模型

在未来高技术条件下的局部战争中,电子防空是电子对抗部队的基本作战样式。如何对电子防空作战目标的威胁度进行评估,是各级指挥员最为关心的问题。因此,本文在借鉴相关理论的基础上,积极研究探索电子防空作战目标的威胁评估模型,为决策人员制定对抗决策提供依据。     

基于改进AHP-模糊算法的 Android系统安全威胁评估

近年来,移动终端的普及带来了Android系统的飞速发展,也成为恶意软件的主要攻击目标,给Android系统带来严重安全威胁.针对恶意软件的威胁等级问题,应用卡方检验算法和频数统计提取安全威胁特征,提出了一种基于改进AHP-模糊算法对Android应用安全等级评估的方案.通过三角模糊数和解模糊对评判等级的区间进行量化,提高了评估结果的分辨率;同时通过变异系数法对指标权重进行修正,使权值更加科学、客观和精确.实验结果表明,改进的AHP-模糊评估算法具有高效的安全威胁检测性能.     

基于目标威胁评估的组网雷达干扰的功率分配

随着电子战中雷达网的四抗能力不断提升,干扰机的功率如何进行分配将成为战机突防的关键。针对此问题,提出了基于目标威胁评估的协同电子干扰的功率分配方法。建立了一种组网雷达的威胁评估模型,该模型通过规范化的基本方法,计算出雷达各属性对应的威胁评估值,得到雷达威胁评估值规范化矩阵。通过计算其与理想解的距离得到相对贴近度,进而计算出各成员综合威胁程度。根据其威胁程度的比重,在干扰功率有限的前提下,进行较为合理的分配。最后经过仿真验证,证明了该方法的可行性。结果表明:选取合适的组网雷达待评估属性,利用该方法可以得到干扰功率分配的初步规划,对该领域的后续研究具有一定的参考价值。     

战术弹道导弹防御中的威胁评估算法

弹道导弹防御系统中制定防御计划,确定最佳部署策略都需要实时、准确地评估TBM的威胁程度,依据攻防双方的能力及武器的特性,采用了多属性决策理论中的TOPSIS方法,提出了战术弹道导弹威胁等级评估算法,建立了导弹威胁评估的数学模型.该算法具有多属性输入和多决策优化的排序功能和实时判决能力,适应瞬变的导弹攻防态势.仿真实例证明了该算法的可行性.     

舰艇多目标威胁评估及可视化方法综合研究

对舰艇多目标威胁度的评估是反舰导弹突防任务指挥中首要解决的问题之一,而评估结果的可视化有助于作战指挥人员直观地区分威胁目标的轻重缓急,从而为反舰导弹的突防迅速做出决策。提出了一种舰艇多目标威胁度评估及可视化的综合方法。首先,运用灰色关联度分析理论对影响舰艇多目标威胁度的属性因子之间的关联度进行了评估,并建立评估模型。然后,利用SuperMap GIS软件进行了作战过程的二维态势显示研究,通过面向用户的类库设计开发出了实用的评估过程可视化软件平台。     

一种应用神经网络技术的威胁估计算法

在对现有威胁估计算法分析的基础上，结合神经网络技术，提出了于BP神经网络模型的威胁估计算法，利用神经网络良好的自适应能力和自学习能力，通过样本数据训练，提高威胁估计算法的准确性和适应性。     

基于驾驶员紧急制动行为特征的危险估计算法

基于真实交通工况下驾驶员的紧急制动行为特征,建立了一种新的危险估计算法用于汽车避撞系统的控制策略开发.通过在车辆上安装车辆行驶记录仪采集了目标区域内驾驶员的真实交通场景;对采集到的交通场景进行人工筛选,并按照美国高速公路安全管理局(NHTSA)的分类方法进行了分类,得到了6种典型的危险工况;通过视频图像处理等方法对典型危险工况下驾驶员的紧急制动行为进行了分析,得到了驾驶员紧急制动起始点的碰撞时间tTTC值以及车辆在紧急制动过程中的平均制动减速度,并利用这些数据建立了基于碰撞时间倒数tiTTC和期望减速度areq的危险估计算法.这种危险估计算法能够同时考虑两车快速靠近以及稳定跟车工况,并与驾驶员在真实交通环境中的紧急制动行为相对应.     

IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。     

基于马尔可夫链的新型威胁评估预测方法

为了减少防空作战中二次打击时基于马尔可夫链的态势预测对大量历史经验的需求问题,采用一种状态转移矩阵推导算法,只需少量的历史数据即可推导出合理的状态转移阵.针对现实中作战双方相互打击可能受到的毁伤情况及其对态势预测的影响,提出一种新型的毁伤矩阵方案.该方案以前一轮的打击结果为前提,预测下一轮打击时的威胁.最后结合相关实例进行仿真分析,并通过试验结果证明了算法的可行性和有效性.     

数据缺失下基于IOWA-TOPSIS的辐射源威胁评估

由于战场环境的高复杂性,侦察方难于获取目标辐射源的完备信息.为解决传统辐射源威胁评估算法不适用于数据缺失情况的问题,引入诱导有序加权平均算子空值估计算法,与逼近理想解排序法相结合,采用CV-G1法赋权,构建数据缺失下基于IOWA-TOPSIS的辐射源威胁评估模型.首先,利用IOWA算子估算空值,解决数据缺失问题;然后,...     

基于前景理论和VIKOR法的空战威胁评估

针对当前空战威胁评估中未考虑决策者的认知局限、决策偏好难以确定,以及没有综合考虑个体遗憾和群体价值的问题,构建基于三参考点的前景理论和多准则折衷排序法的威胁评估模型。首先,根据待评方案之间的独立性,建立前景价值最大化规划模型,计算指标权重,避免主观赋权法带来的不确定性;为了克服单纯采用指标平均值参考点带来的信息丢失和结果分辨率下降的问题,借鉴逼近理想解排序法,引入正负理想点作为参考点,采用模糊分析法确定决策者对不同参考点的偏好权重;最后为了平衡群体价值和个体遗憾,反映决策者主观偏好,结合前景价值,采用VIKOR法对目标进行威胁排序。威胁评估算例仿真验证了方法的可行性和有效性。     

基于战场态势变权的空中集群威胁评估

以联合空中作战为背景,提出了一种基于战场态势变权的空中集群威胁评估方法。首先建立了空中集群的威胁评估指标体系,根据离散信源与武器装备的相似原理构造了基于层次聚合的威胁指标量化模型;采用层次分析法和熵权法得到主客观权重,博弈组合得到常权权重,引入变权理论确定变权权重,使指标权重能够反映战场态势的特点和变化;然后针对传统多属性决策方法没有考虑决策者心理因素以及灰色关联分析和TOPSIS法评估结果不一致的问题,构建了基于后悔理论的灰色TOPSIS威胁评估模型,通过计算综合贴近度得到最终威胁评估结果,仿真实验证明该方法可靠有效。     

基于GA-AHP和云物元模型的尾矿库溃坝风险评估

为准确评估尾矿库溃坝风险等级,建立了GA-AHP和云物元评估模型.采用德尔菲法对尾矿库溃坝风险因素进行识别,构建了尾矿库溃坝风险评估指标体系;利用遗传层次分析法计算尾矿库溃坝风险指标的权重;对评估指标进行分级,建立了基于GA-AHP和云物元模型的尾矿库溃坝风险评估模型.将所建立的模型运用到实际案例中,利用Matlab软件计算了各评估指标的隶属度和综合隶属度,结果表明,该尾矿库溃坝风险等级为"正常库",评估结果与尾矿库实际情况吻合.