基于联系数A＋Bi的区间多属性决策在炮兵中的运用

联系数A＋Bi的特点是确定性测度与不确定性测度联系在一起,区间数可以转换成集对分析的联系数A＋Bi,建立基于联系数的区间数多属性决策模型,从而可以为模糊多属性决策提供了一种新途径。实例应用表明：该模型能获得与其他方法一致的效果,而且能客观地反应出方案排序在不确定性作用下的变化,为武器的选优提供简单、实用的评价方法。     

基于累积前景理论的公路建设项目灰关联排序模型

考虑决策者风险态度对公路建设项目决策实施的影响,针对公路建设项目决策实施影响因素的灰色特征,设计了公路建设项目影响参数,提出了一种基于累积前景理论的公路建设项目灰关联排序模型。该模型通过[-1,1]线性变化将原始矩阵标准化,应用TOPSIS法得到正负理想方案作为公路建设项目排序决策的参考点;将正负理想方案和公路建设项目分别作为参考数列和被比较数列,应用关联分析法构建了正负关联系数矩阵,并基于累积前景理论及其正负前景价值函数构建了正负前景价值矩阵和方案综合前景值最大化的非线性规划模型,应用极值法求解模型得出最优权向量,最终确定公路建设项目的排序。最后以5条公路建设项目排序为例,与AHP和灰关联投影法进行对比分析,从侧面验证了该模型的可行性与有效性。     

基于不同误差函数的判决反馈水声信道盲均衡算法

在分析不同误差函数的特性和CMA算法的基础上,研究了基于不同误差函数的判决反馈盲均衡算法.水声信道的仿真分析表明: 1)对于频响起伏较大的水声信道,CMA-DFE在收敛速度与均方误差方面的性能优于CMA;2)在实验参数相同的条件下,由于误差函数的不同,CMA-DFE的性能也不同.     

舰载C4ISR软件质量指标体系和度量方法的研究

分析了传统度量模型的使用范围,根据舰载C4ISR软件的功能要求和工作环境的特点,提出了舰载C4ISR软件质量的层次指标体系.在该指标体系的基础上,分析了各个层次之间的关系,给出了每个层次指标权重的确定方法和判定矩阵的计算方法,采用基于二次模糊判定的软件质量度量方法来度量舰载C4ISR软件质量,从而为复杂系统软件质量的度量探讨了一种可行的度量方法.     

基于软构件技术的舰用导航设备故障诊断系统

基于决策支持系统（DSS）的故障智能诊断软构件设计思想，能解决传统舰用故障诊断软件可重用性和移植性差的问题。该设计将DSS与软构件相结合，用专家系统的软构件技术舰用导航设备智能故障诊断系统软件。采用DSS和人工智能技术、集成事实与规则2种知识表达方法，设计出一种结构化的智能故障诊断系统。它由专家系统、人机接口、计算机、知识获取机构、系统知识库、推理机和解释器、动态数据库、神经网络知识库、问题处理和测试等组成。     

马尔柯夫决策规划随机误差研究

联系实际对马尔柯夫随机过程、转移概率矩阵的建立以及稳定状态概率的计算等理论与方法,进行简明论述;针对马尔柯夫决策中的大量随机因子使转移概率失真而产生的随机误差进行研究,提出了新的见解,并提出将马尔柯夫决策规划与敏感性分析相结合的科学、合理、可行的预测决策技术;充分运用案例,对基抉择过程和步骤作了详尽阐述。     

基于数据挖掘的铁路机务段成本控制系统

决策支持系统是信息处理发展的新领域,投入应用的成功实例并不多.结合在铁路机务段从事管理信息系统开发的经验,讨论了在成本控制中应用数据挖掘技术的可行性,并提出了基于这一技术的成本控制系统的基本结构框架和设计实现.     

基于性能退化模型的船舶部件视情维修决策优化

与定期维修策略不同,在视情维修策略下安排船舶部件的维修活动,能够提高船舶部件运行可靠性,降低维修成本.而掌握船舶部件的性能退化规律,是对船舶进行视情维修决策优化的前提.针对上述问题,文章建立了基于维纳过程的船舶部件性能退化模型,以此为基础,研究了船舶部件的视情维修策略,建立了视情维修决策优化模型,并通过实例,对视情维修...     

基于决策树理论的交通流参数短时预测

针对现有交通流参数短时预测方法的不足,考虑到交通流数据序列的非线性特征,提出一种基于决策树理论的非参数预测方法。采用时间序列滞后项将交通流参数序列转化成非参数模型能处理的数据格式。考虑到交通流参数之间存在长期协整关系,构建流量速度滞后项的组合向量,为预测模型提供基础数据。构建基于分类回归树(CART)的交通流参数短时预测模型。基于实际采集的道路交通流数据,对模型在不同等级道路不同速度区间下的性能进行评估。结果表明,所提出的模型相较于常用的时间序列模型,精度有所提高;速度预测准确性普遍高于流量,速度平均绝对百分比误差基本小于13%,而流量预测则达到了30%;采用工作日和周末数据分别建模能够有效提升预测性能;不同速度区间下的预测性能评估显示,模型在各等级道路中速区间的预测结果具有较高的准确性与稳定性。     

换道决策中的车辆速度估计模型

为研究换道决策阶段驾驶人对后方车辆的速度感知特征, 以小型乘用车为平台, 利用毫米波雷达、车载总线数据仪、音视频监测系统等搭建了试验车。招募了15名驾驶人, 在某高速公路完成后方车辆速度估计试验, 试验车速度分别设置为60、70、80、90km·h^-1, 最后获取了1 625组数据。采用显著性分析方法, 分析了相对速度、后方车辆速度与相对距离对驾驶人速度估计行为的影响特性。利用多元线性回归理论建立了驾驶人速度估计模型, 并对模型进行了检验。分析结果表明: 约60%的速度估计误差绝对值不大于10km·h^-1, 且驾驶人的速度估计误差满足正态分布; 驾驶人速度估计误差随两车相对速度和后方车辆速度的增大而减小, 相对速度和后方车辆速度较低时, 易高估后方车辆速度, 相对速度和后方车辆速度较高时, 易低估后方车辆速度; 随两车相对距离的增大, 驾驶人速度估计误差变化趋势不显著, 但两车相对距离较小时, 驾驶人易高估后方车辆速度; 速度估计模型的平均误差为-0.56km·h^-1, 因此, 估计结果可靠。