基于不确定性度量的作战能力对比评估方法

为使评估结果能够反映出评估对象作战能力之间的差距,提出基于不确定性度量的作战能力对比评估方法.首先建立了作战能力测度概念模型,采用相对于参照对象完成任务时减少的不确定性程度来度量评估对象的作战能力;然后探讨了把作战能力指标转换为具有可能性含义指标的预处理方法;在此基础上,借鉴信息论中对不确定性的处理方法,构建了能力度数学模型,详细讨论了其特征和军事含义,并提出了绝对能力度和平均能力度扩展模型;最后通过一个案例对方法的可行性和有效性进行验证和分析。结果表明:应用该方法进行作战能力评估,不仅能够得到传统评估方法所得到的排序结果,而且能够反映出作战能力评估值之间数量上的差距。     

有序分位加权集结算子及在激励评价中的应用

为在信息集结过程中体现指标值的相对发展水平,提出了一种新的集结方法,即有序分位加权集结算子.该算子尤其适用于激励评价问题,其主要特征是用分位数表示指标值的相对发展水平,并且在信息集结过程中融入了决策者不同程度的激励偏好.通过性质分析,发现该算子具有置换不变性、界值性和条件单调性等特征.进一步,以算例的方式分析了该算子在激励评价中的应用问题,发现该算子在信息集结中通过权重加和不等于1的方式能够放大或缩小集结值,从而凸显被评价对象之间的差异,实现激励的目的.     

一种基于灰色关联分析法的航天器初轨选优算法及仿真

针对航天器入轨段,如何从多组初始轨道中选择一组最优轨道问题,进行了深入地理论分析,提出了一种基于灰色关联分析法的航天器初始轨道选优算法.根据航天器初始轨道的设计特点,创新地利用标称轨道作为属性基向量,解决了比较数列的生成问题,建立了灰色关联分析法的初始轨道选优决策数学模型以及求解的七个基本步骤,最后以一颗太阳同步轨道卫星为仿真算例,验证了数学模型和选优算法的合理性和正确性.     

基于遗传算法的投影寻踪模型对小花碱茅最佳收获期的判定

针对小花碱茅实际生产中最佳收获期难于客观确定的问题,提出基于加速遗传算法的投影寻踪模型用于解决小花碱茅（Puccine Uiatenuiflora）最佳收获期的判定问题,该模型通过优化指标投影方向,将多维数据指标（样本评价指标）转换到低维子空间,并根据投影函数值的大小评价出各样本的优劣,最大限度地避免了权重矩阵取值的人为干扰。结果表明：初花期收获各指标投影函数值最大,这个时期收获的牧草具有相对较高的营养价值和产量,并具有相对较低的粗纤维含量,因而这个时期收获综合评价值最高。图1,表2,参18。     

仿真评估应用模型化开发模式的研究与实践

介绍了虚拟样机协同建模仿真平台(COSIM-Platform)的体系结构、组成及主要技术特点.重点介绍COSIM中的层次化建模技术及基于COSIM模型的仿真评估应用模型化开发模式,并详细介绍了支持该开发模式的仿真评估工具的设计和实现.最后给出了基于这种开发模式开发的、使用该仿真评估工具来运行的一个仿真评估应用实例.     

基于装备作战效能的复杂电磁环境下训练效果评估

训练效果的准确评估是改进训练方法提高训练效果的基础.复杂电磁环境下的训练对象是装备操作人员与指挥人员,目的是通过训练提高操作人员与指挥人员应对复杂电磁环境的能力.由于复杂电磁环境下训练的复杂性和不确定性,对指挥人员、操作人员的能力及其战术水平进行量化入模十分困难,直接建立指标体系对训练效果进行评估很难实现.提出了一种基于武器装备作战效能的训练效果评估方法,通过武器装备的作战效能反映操作人员和指挥人员的能力;通过训练前后武器作战效能的提高量化值对训练的效果进行评估.实例表明,该方法可以很好的解决复杂电磁环境下训练效果评估问题.     

基于MPI的并行分布式高斯消元算法设计和评估

为了满足电磁仿真数值计算日益增高的速度和精度的需求,针对单机内存需求和计算负荷需求都比较大的矛盾,提出基于分布式并行机群环境的并行计算划分和并行存储划分的算法设计思想,并且给出了基于行列循环数据划分的并行计算算法描述.在此基础上进行了实验验证,用MPI+FORTRAN和MPI+C编程实现了对大矩阵求逆的分布式高斯消元,并进行了性能评估和实验验证,在国内外超级计算中心平台上的实验结果表明所完成的工作对于系统的电磁仿真计算具有应用价值,该算法和代码实现可应用于电磁仿真计算的矩量法MOM(Method of Mom)中.     

西藏地区不同年代春青稞品种的灰色关联度评价

通过应用灰色关联度分析方法,首先计算了西藏地区不同年代13个参试春青稞品种8个农艺性状与产量性状的关联度,并在此基础上进一步计算了参试品种与理想品种的等权与加权关联度。农艺性状与产量性状的关联度按大小排序为小穗数〉株高〉穗粒数〉穗长〉生育期〉千粒重〉单位面积穗数〉退化小穗数。参试品种与理想品种的等权关联度按大小排序为90（12）-4〉94（08）-1〉藏青148〉藏青690〉藏青85〉喜玛雅19〉白青稞〉QB-1〉品比15〉98042〉藏青3179〉山南60天〉97139,加权关联度按大小排序为94（08）-l〉藏青148〉90（12）-4〉藏青690〉QB～1〉白青稞〉藏青85〉品比15〉藏青3179〉喜玛雅19〉97139〉山南60天〉98042。根据两种关联度的大小,分别于1990、1994年与1992年育成的品种90（12）-4、94（08）-1与藏青148表现居于前3甲。加权关联度显示的评价结果比等权关联度更接近参试品种的田间表现。培育大穗与秸秆较高品种,提高单穗小穗数、穗粒数可能成为今后西藏地区春青稞育种与栽培管理工作的主攻方向。表7,参13．     

导弹武器模拟训练考评系统设计

为提高某导弹模拟训练系统中评估的客观性与准确性,确立以准确性、熟练度和操作人员状态为主的评价指标体系,构建适当的数学模型计算各子指标分值,将子指标定量化,解决由考官进行评判时存在的主观性强、标准不统一等缺点。利用专家系统,对考评过程中需要的专业知识和评价规则进行存储,实现了评分过程的自动化。针对层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)需要多次赋值保证一致性和群组决策特征根法(group eigenvalue method, GEM)结构模糊的缺点,提出了基于AHP和GEM融合算法的权重设置方案,利用AHP-GEM算法对各子指标得分进行加权评估,最终形成了一套合理有效的模拟训练评估系统。最后,通过与考官人工评分的方法进行比较,验证了所提评分系统的合理性和准确性。     

基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.