基于多约束条件遗传算法的雷达网优化部署

为深入研究实际阵地环境对雷达网优化部署的影响和制约,并探讨一种实用高效的优化部署方法,对实际阵地环境下的雷达网优化部署问题进行了深入分析,讨论了部署的简要约束条件及雷达网实际探测能力评估方法,并在此基础上进行了雷达网优化部署的多约束遗传算法设计。通过实例进行了仿真验证,结果表明,所述方法实用高效,对于实际阵地环境下的雷达网优化部署有较大应用价值。     

多空中作战平台协同对抗多目标态势分析方法

为了对多机协同对抗多目标的作战态势进行定量分析,根据多机协同对抗多目标的空战特征,基于神经网络和证据理论,以传感器和武器能力为证据建立敌我双方对抗态势分析识别框架。将学习引入证据合成过程,用神经网络学习对基本可信数修正系数进行优化,使证据合成能够体现证据之间的相干性和主次关系。以无人作战飞机编队对抗敌地对空防御系统为例,对所研究的态势分析方法进行了验证。获得的计算结果与通过策略实际含义分析的结果相一致,具有合理性。     

基于正态分布区间数的概率测度及多属性决策

针对决策中采用均匀分布区间数描述模糊评价值的局限性,提出了应用正态分布区间数进行多属性决策的方法。分析了模糊数的可能性测度,通过概率分布特征量生成正态分布区间数,给出了基于正态分布区间数与一般模糊区间数的互换关系。由正态分布特性确定了正态分布区间数两个模糊算子,采用简化方法对模糊综合评判向量进行模糊集结。采用模糊随机仿真方法生成综合评估值,对统计结果采用模糊均值和方差的排序方法进行决策。实例计算表明了两种方法的有效性。     

一种新的多关系朴素贝叶斯分类器

针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题,扩展了语义关系图的定义,给出了一种新的统计计数方法,构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式,形成了一种基于关系数据库技术的新的多关系朴素贝叶斯分类器。为高效进行关系表连接,采用元组ID传播方法对关系表进行虚拟连接。进一步提高分类准确率,基于互信息标准对属性进行剪枝。实验显示新的分类器具有良好的分类性能。     

基于航迹关联的STLFMCW雷达多目标配对

首先分析了STLFMCW雷达估计目标径向运动速度的原理。针对利用频谱特征进行目标配对求取速度方法存在的缺陷,将多目标跟踪技术应用于目标配对,分别对上、下扫频段多目标回波起始"局部航迹",在"局部航迹"正确起始后,利用同一目标上、下扫频段内"局部航迹"的相关性实现了多目标配对;并通过配对确认矩阵的拆分减小了配对的多义性,从而显著提高了目标正确配对的概率。仿真结果表明,在复杂多目标与杂波环境下,该方法能有效实现上、下扫频段目标回波的正确配对。     

区域经济调控多目标优化模型研究

基于 C-D生产函数 ,以效率和公平为目标 ,以资本和劳动力的空间分配策略为控制变量 ,建立了区域经济调控我目标优化模型 .从模型中导出并严格证明了两个主要结论 :1 )国家经济发展速度取决于增量资本空间分配策略与投资边际收益率的区域差异的一致性 . 2 )效率与公平目标是严格冲突的 ,当且仅当发达地区投资边际收益率高于落后地区地时 ,反之 ,这对目标是一致的.     

多人合作费用分摊的有效解法及其应用

分析了多人合作对策中的费用分摊问题 ,总结了求解费用分摊问题中的几种有效解法 ,并就某矿业集团合作兴建大型水处理厂这一实际问题 ,采用核心法 ( N ucleolus法 )、简化的 MCRS法、GQP法和 Shapley值法等四种方法分别进行了计算 ,分析了不同方法适用的范围和条件.     

前馈神经网络泛化性能力的系统分析

通过对多层前馈网络的运行机制的系统分析 ,指出影响前馈网络泛化能力的根本原因是训练网络用的样本 ,包括样本质量、样本数量和样本代表性三个方面 .针对复杂系统给出了一种提高前馈网络泛化能力的途径 ,并通过对仿真算例的计算验证了得出的结论 .     

多群体优良模式自学习遗传算法

针对经典遗传算法存在的问题,提出了多群体优良模式自学习遗传算法.引入了迁移与学习算子,以提高遗传算法的有效性与收敛性.通过对Goldstein和Price函数的优化计算,说明了该方法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度.     

多目标决策分析中的目标关联分析法

针对多目标决策中的各目标之间存在相互联系 ,提出了“目标关联分析法”,通过建立目标关联矩阵 ,运用线性变换将原来相互关联的目标变换成一组等价的独立目标 ,进而确定影响系统运行的主要因素及权重 ,同时将各方案的原目标取值转换为独立目标下的取值 ,为多目标问题的分析和决策提供了一种新方法 .