基于集对分析的多目标数据关联技术研究

针对新型作战样式条件下空中多机动目标密集回波的数据关联问题，从缓冲算子思想人手，先对雷达探测的目标数据进行随机性弱化处理，然后再运用集对分析思想来研究密集回波下的多机动目标的数据关联问题。仿真结果表明，该方法能在较短的时间内得到较高的关联精度。     

集对分析在多雷达数据融合中的应用研究

多部雷达在探测目标时，因受低空杂波、电子干扰和雷达自身探测精度等影响，易使部分雷达的探测数据不可靠而造成融合中心数据处理精度的下降。针对这一问题，本文提出了一种应用1次融合数据为特征的集对分析思想，把每时送入融合中心的各雷达探测数据与1次融合后的数据组成集对，求出目标状态当前时刻的区间估计，去掉每时落入估计区间之外的雷达探测数据，再作2次融合。仿真结果表明，应用集对分析实现多雷达探测数据的择优融合，不仅算法简单，而且能有效提高不确定雷达系统的跟踪精度和可靠性。     

集对分析在多雷达数据融合中的应用研究

多部雷达在探测目标时,因受低空杂波、电子干扰和雷达自身探测精度等影响,易使部分雷达的探测数据不可靠而造成融合中心数据处理精度的下降.针对这一问题,本文提出了一种应用1次融合数据为特征的集对分析思想,把每时送入融合中心的各雷达探测数据与1次融合后的数据组成集对,求出目标状态当前时刻的区间估计,去掉每时落入估计区间之外的雷达探测数据,再作2次融合.仿真结果表明,应用集对分析实现多雷达探测数据的择优融合,不仅算法简单,而且能有效提高不确定雷达系统的跟踪精度和可靠性.     

基于混沌神经网络的多目标数据关联

研究了多目标跟踪中的数据关联问题.利用混沌动态的遍历性,搜索过程可避免陷入局部极小.仿真结果表明,利用混沌神经网络实现多目标数据关联是可行的,且比Hopfield神经网络有更高的收敛效率.     

基于混沌神经网络的多目标数据关联

研究了多目标跟踪中的数据关联问题。利用混沌动态的遍历性，搜索过程可避免陷入局部极小。仿真结果表明，利用混沌神经网络实现多目标数据关联是可行的，且比Hopfield神经网络有更高的收敛效率。     

基于遗传模拟退火算法的机动多目标数据关联问题研究

应用遗传模拟退火算法将机动多目标的数据关联问题表达为一类约束的组合优化问题研究时,可极大地提高密集多回波环境下系统跟踪多机动目标的精度和可靠性.仿真结果表明,遗传模拟退火算法明显地优于独立地使用遗传算法和模拟退火算法.     

基于遗传模拟退火算法的机动多目标数据关联问题研究

应用遗传模拟退火算法将机动多目标的数据关联问题表达为一类约束的组合优化问题研究时,可极大地提高密集多回波环境下系统跟踪多机动目标的精度和可靠性。仿真结果表明,遗传模拟退火算法明显地优于独立地使用遗传算法和模拟退火算法。     

基于Kohonen神经网络的多传感器数据关联算法

提出了一种基于Konhonen神经网络的多传感器多目标跟踪数据关联算法，该方法是将多传感器的测量数据进行自组织聚类，从而实现测量数据的关联，利用融合估计完成对多目标的状态估计，计算机仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于位置信息的多传感器数据关联

提出了基于位置信息融合的多传感器数据关联的理论算法，并进行了理论仿真计算，结合海上试验数据进行了验证比较。     

基于集对分析的国际海运业竞争力评价

研究海运竞争力有多种方法,本文采用的集对分析是我国学者首先提出的一种全新的系统分析方法。运用集对分析,我们得到了国际班轮公司竞争力的排名。     

基于限制容差关系和集对分析方法的扩展粗集模型中的知识依赖

用基于限制容差关系的扩充粗集模型对不完备信息系统进行分析,找出各个对象间的依赖关系,将对象进行约简。用基于集对分析方法的改进集对粗集模型对已进行了对象约简的不完备信息系统进行分析,找出各个属性之间的依赖关系,进一步进行属性约简。结合一个实际例子加以分析,说明这种限制容差关系模型和集对分析方法相结合的方法对处理不完备信息系统合理有效。     

基于SPA的船用柴油机热工故障诊断研究

船用柴油机热工参数蕴含着大量的故障信息,外界干扰小,诊断范围广,具有很好的诊断价值。本文将集对分析应用到柴油机热工故障诊断当中,介绍了集对分析(SPA)的基本理论,在此基础上,建立了基于SPA的柴油机热工故障诊断模型。再利用4190型船用中速柴油机AVL BOOST工作过程仿真模型,进行故障仿真计算,提取了13类热工参数进行分析,获取了基准故障集和待检工作状态集,验证了模型的准确性;同时证明了集对分析在柴油机故障诊断中的可行性,为柴油机故障监测和诊断提供了新方法。     

基于集对分析的渔船安全综合评价模型

运用集对分析理论建立了一种基于多元联系数的渔船安全综合评价新模型——集对评价模型.运用该模型对中国渔业互保协会1999-2008年所承保的渔船生产安全状况进行了评价,并将该评价结果与模糊综合评判结果进行比较分析.结果表明,该评价模型是一种可行、有效的评价方法,为系统安全评价提供了一种新的思路.     

基于模糊集对分析的船舶能耗评估

针对船舶能耗评价中影响因素具有模糊性、不确定性和关联性等特点,在确定船舶能耗评价因素集的基础上,利用模糊集对分析方法将待评估船舶的能耗情况与理想情况组成一对集对,计算各级评价指标的同一度、对立度和差异度得到集对联系度。根据船舶能耗系统的联系度进行同异反态势评判,贴近度和不确定性分析,从而得到船舶能耗系统的综合评估。实例分析验证了将模糊集对分析应用于船舶能耗评估的有效性。     

基于可能度优势关系的区间序粗糙集模型

针对当前区间序信息系统上五种优势关系的不足,提出了一种新的优势关系-α-可能度优势关系。分析了α-可能度优势关系的基本性质以及与其他优势关系的联系,进而定义了基于α-可能度优势关系的扩展粗糙集模型。算例表明,α-可能度优势关系通过α的变化来调节优势关系的“优于”程度,能够克服以往优势关系定义过宽或过窄而带来的不足。     

基于空间域数据拟合的声矢量阵多目标分辨算法研究

为了提高矢量传感器阵列的方位估计性能,提出了一种基于空间域数据拟合的矢量阵多目标分辨算法,通过利用已知的空间域数据信息,构造出新的声压与振速的接收数据协方差矩阵,在多目标分辨能力上对经典MUSIC算法予以改进。理论分析和计算机仿真表明,在各向同性噪声场中,新算法在提高多目标分辨能力方面比传统方法更有效。     

基于集对分析的船舶柴油机摩擦学系统状态预测

将集对分析方法用于船舶柴油机摩擦学系统的状态预测,通过建立检测数据与参照系统的联系度和计算同、异、反距离来预测摩擦学系统所处的磨损状态.在此基础上,将集对分析预测模型用于船舶柴油机滑动轴承摩擦学系统的试验数据分析,结果表明该方法具有有效性和实用性.     

集对分析和AHP在远程精确打击目标排序中的应用

针对传统目标排序方法忽略了现实中不确定因素和对立因素的缺点,基于集对分析理论建的远程精确打击目标排序指标体系从同、异、反三个方面研究打击目标的确定性与不确定性,运用联系度的概念从全局角度对目标排序问题进行集对分析,并以实例进行目标排序结果表明,该方法简单易行、思路新颖、易于编程,适合处理大量数据,能较好解决定性分析时认识判读偏差的问题。     

基于代价函数的红外多目标跟踪方法

针对复杂背景环境下的红外多目标跟踪问题,文章在已获得各多目标初始信息和观测信息的基础上,采用极坐标数据进行数据关联和滤波,提出了一种基于代价函数的红外多目标跟踪算法,通过确定红外多目标跟踪起始和终结以及后续帧处理技术,实现了不超过48批红外多目标的实时跟踪。仿真实验结果表明,该算法在运动的红外多目标检测效果、跟踪稳定性和实时性方面都有良好的性能。