末端修正子母弹对面目标的射击效能评估

作为射击精度评估的常用指标,无论是圆概率偏差,还是命中概率都没有涉及面目标的功能结构的重要度,而命中重要程度不同的区域,其射击效能是不同的。针对末修子母弹打击面目标时射击效能的评价问题,在通过数值模拟法产生末修子母弹的落点散布,以及利用毁伤树分析方法对面目标进行功能区域划分的基础上,利用Monte-Carlo仿真方法计算了子母弹对各功能区域的命中概率Pi,并定义了基于区域结构及重要度的射击命中度和毁伤概率,从而综合评估了整体的射击效能。最后通过仿真算例说明了该方法的合理性,并利用均匀设计法定量分析了末修子母弹的性能参数对射击效能的影响。     

近程反导舰炮武器系统射击效率评估

近程舰炮武器系统担负着舰艇末端防空反导任务。提出了一种评估反导射击效率的方法,该方法选取了单目标毁伤概率、毁伤目标数学期望、服务概率作为射击效率指标。在确定舰炮武器系统有效射击区域的基础上,分析了反导可射击条件,研究了对单目标沿其航路射击的可射击时间、点射次数、受到各次点射的概率,利用经验公式得到单目标毁伤概率。然后,研究了多座舰炮对群目标射击时毁伤目标数学期望、服务概率两项评估指标的计算方法。实例计算分析表明该方法有效可行。     

基于混合定价机制的高估价顾客购买策略

在传统市场和网络市场上销售具有价值易逝性的商品,研究顾客在卖方定价与买方定价这一混合定价机制下的购买行为.分析了顾客的最优出价策略,讨论了成交价和顾客获胜概率,得到高估价顾客的购买策略.     

复杂电磁环境下雷达探测能力分析及仿真

首先分析总结理想情况下雷达方程及其相应参数的求取,研究了有源干扰方程、无源干扰方程、接收机噪声方程及其参数的求取,详细推导了频谱系数.在此基础上,给出复杂电磁环境下综合信干比的计算公式,最后利用求出的综合信干比,计算单次扫描雷达的探测概率和自卫距离,并提出仿真中雷达捕获的判断方法.通过将该模型应用于某型仿真系统中的雷达实体探测模块中,证明该模型具有一定的通用性、准确性和简单实用性.     

飞机单击中易损性的杀伤概率图谱分析法

飞机在威胁单次打击下的易损性通常是以杀伤概率或易损面积形式给出的,这种评估方法往往是在宏观上对飞机及其部件易损性进行评估,然而具体的某一飞机位置的易损性很难直观给出.提出了一种飞机单击中易损性评估的杀伤概率图谱分析法.该方法以飞机及部件的有限元模型作为输入数据,考虑了部件的引燃、引爆、穿透及其组合杀伤模式,通过计算每一条射击线打击下飞机各个位置的杀伤概率值,最后可以提供飞机的杀伤概率云图.应用中表明:杀伤概率图谱分析法可以直观的显示飞机杀伤概率的区域分布,可以作为易损面积评估的有益补充,对于生存力增强/易损性减缩设计具有指导意义.     

基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析

针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。     

个人信用风险计量: 双边抗体人工免疫概率模型

研究了个人信用风险的计量问题,构建了基于人工免疫机制的个人信用风险模型,提出了双边抗体人工免疫概率模型, 利用商业银行实际数据进行了计算.应用ROC方法对模型的预测能力进行了检验, 并与逻辑回归方法进行了比较,达到并超过了逻辑回归模型的预测水平.该模型系统不仅可以应用于个人信用的度量,也可以应用于公司类客户的信用风险的度量以及电信和公共服务等领域.     

求解0-1动态优化问题的双概率原对偶遗传算法

在原对偶遗传算法(PDGA)的基础上,提出一种双概率原对偶遗传算法(DPPDGA).引入弱势基因位值与强势基因位值的概念,对二者赋予不同的对偶映射概率,并对两个对偶概率进行适应性调整.比较原始算法,改进算法使种群具有更理想的多样性,并利于种群较快地收敛到满意解.仿真结果表明,该算法在0-1动态优化问题的求解中具有更好的性能.     

集中式多传感器无极联合概率数据互联算法

针对杂波环境下非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种集中式多传感器无极联合概率数据互联算法。该算法中,首先采用无极卡尔曼滤波器实现非线性系统中状态分布的传递,在此基础上应用联合概率数据的思想将单个传感器的量测点迹与航迹互联,最后推广至顺序结构。由于无极卡尔曼滤波器可以获得比扩展卡尔曼滤波算法更高精度的近似,因此能减少非线性模型线性化引起的近似误差对联合概率数据互联概率及状态估计的影响,与基于扩展卡尔曼滤波器思想的顺序多传感器联合概率数据互联算法相比,该算法具有更高的跟踪精度和稳定性,最后通过仿真结果验证了该算法的优越性。     

基于最小生成树与概率松弛结合的谱匹配算法

提出了一种基于最小生成树与概率松弛结合的谱匹配算法。该算法分别对给定的两个待匹配的特征点集构建最小生成树,通过最小生成树构造Laplace矩阵,由奇异值分解该矩阵得到的特征值和特征向量,计算出特征点匹配的初始概率,利用概率松弛迭代法,获得最终匹配结果。用大量的真实序列图像进行比较实验,结果验证了该算法的有效性和准确性。