基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。     

基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法

在应用NIFPAT算法对机动目标跟踪时存在计算量大和要求网络训练两个弱点。分析了截断正态概率模型和NIFPAT算法后 ,把截断正态概率模型与NIFPAT算法思想相结合 ,提出了基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法。该算法根据目标机动情况自动调整系统方差 ,在附加较小计算量的情况下 ,能取得较好的跟踪效果。仿真实验表明 ,该算法能有效地提高对机动目标的跟踪精度。     

影响遗传规划基因内区的因素分析

通过众多的试验和分析 ,证实遗传规划的个体中存在基因内区 ,它对进化的收敛既有积极作用也有消极作用 .文中通过对有关遗传操作方法和参数的研究 ,定性地分析了它们对基因内区的影响 ,并指出抑制基因内区消极作用的途径 .     

输出/输入比值优势与DEA有效

进一步讨论了多目标规划模型 ( vp)中的 Pareto有效与 DEA有效的关系 ,得到两个重要结论 ,藉此无须求解 DEA模型就能判断某些 Pareto有效 DMU的 DEA有效性。     

复杂系统的遗传-模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种遗传．模糊建模新方法。首先，利用竞争学习算法对输入空间进行自适应聚类，基于聚类结果提取模糊模型的规则前件隶属函数参数，采用局部最小二乘法求得规则后件参数，从而初步建立起系统的T-S模糊模型。然后，对规则前、后件参数进行编码，借助于实值编码遗传算法优化模糊系统。最后，数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

环境与经济整体优化分析

企业生产应该将经济效益与环境效益相结合 ,政府充分利用排放税、费等经济手段来管理企业的环境行为 .在对环境影响分类的基础上 ,建立了环境与经济整体优化的双层规划模型 ,并用这一模型对政府如何确定环境补贴与税收政策以达到污染物排放最小进行了分析 .     

基于模糊神经网络方法的新构造控水专家系统

在对大量野外地质资料统计和综合分析基础上，依据地质专家在新构造领域的理论知识和成功经验，运用模糊数学理论和神经网络理论相结合的方法，提出一种用线性单元并联实现非线性划分的神经元网络模型，并研制出相应具有较强推理能力和学习功能、广泛用于非定性系统数据处理的专家系统，该系统经实例验证具有较强的适用性。     

模糊综合评价防空指挥自动化系统效能

通过对防空指挥自动化系统性能的全面分析 ,建立了其系统效能综合评判的指标体系 ,给出了系统效能评价模型和评价方法 ,介绍了运用择优比较法确定权重的方法 ,并进行了实例分析 .     

不变拟凸性与多目标规划的一个问题

定义了Ⅰ类不变拟凸、Ⅰ类严格不变拟凸、KT－Ⅰ类严格不变拟凸的向量值函数，并在目标规划中，获得了每个驻点（或KT－T点）是有效点的等价条件。     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。