区间数多属性决策中属性值的灵敏度分析及在潜艇作战上的应用

针对区间数多属性决策中属性值灵敏度分析,文中基于加权模型和区间数的“期望—方差”排序法,给出了当两个方案之间排序位置颠倒时某一属性的属性值最小变化量的计算方法,最后给出了一个潜艇布雷作战方案的算例。     

深圳市城市交通仿真系统建设实践

城市交通仿真系统是智能交通系统的关键子系统,它不仅是符合中国交通发展特征的智能交通系统建设选择,而且具有多方面的综合效益.首先介绍了深圳市城市交通仿真系统的研发重点与建设内容,从团队建设、招投标和项目实施三方面阐述了项目的组织与管理.详细介绍了系统开发及成果概况,主要包括系统框架、关键技术、系统成果与功能特点、开发创新点和系统建设效益.最后,针对现有系统提出相应的推进与完善措施.     

基于AIS的船舶避碰辅助决策系统模块技术研究

在假设各船装备船舶自动识别系统的基础上,提出了基于船舶自动识别系统的船舶间协商的辅助避碰决策系统,建立了系统的设计模型,并对系统进行了功能分析.     

基于决策树的模糊序贯最小优化分类器的人脸识别

序贯最小优化算法是一种SVM s(Support VectorM ach ines)训练算法,该算法将一个大型QP(Quadratic Programm ing)问题分解为一系列最小规模的QP子问题,从而避免了多样本情形下的数值解不稳定及耗时问题,同时也不需要大的矩阵存储空间。本文在模糊支持向量机的基础上,提出了基于决策树的模糊序贯最小优化算法并对它进行了分析和研究,在对人脸图像进行独立成分分析后,用该算法进行多类人脸识别。通过在ORL人脸库上的实验结果表明,在样本类别较少的条件下,该算法可以取得较好的效果。     

浅谈公路日常养护科学决策管理体系

为贯彻交通运输部提出的公路养护十六字方针,逐步实现公路养护决策科学化、管理规范化、作业标准化的养护管理目标,通过多年来对养护管理模式的不断探索与完善,逐步建立了以“区段管理”思路为基础的公路日常养护科学决策管理体系,该体系包含公路病害认知、区段路况数据分类与分析、养护策略与方案选择、优化养护资金四部分组成,彻底改变了传统意义上的被动养护观念,注重考虑公路养护的长期效果.     

基于决策SVM的入侵检测技术研究

在网络入侵检测中,数据类别不均衡训练集的使用将产生分类偏差,支持向量机是一种新型的统计学习模型,在处理小样本和学习机的推广能力上有很大的优势．针对支持向量机解决k个多类分类问题存在训练样本数据大、训练困难的问题,提出基于支持向量机的决策树训练算法,构建了基于支持向量机决策树的入侵检测系统模型．利用KDDCup99数据集,将本文提出的算法与Lee-Carter方法和1-v-R方法进行了对比实验．通过实验和比较表明,该方法的训练效率大大提高,并且具有较高的检测率．     

基于模糊综合评判的作战决策方案满意度评价

针对方案优选在实际过程中难以操作的问题,采用模糊数学的分析方法,建立了作战决策方案满意度的综合评判模型,通过实例证明了该方法的正确性和实用性。     

基于决策树的船舶设备维修级别分析

为科学安排船舶维修级别,提高船舶的运用效率,降低船舶维修费用,借鉴装备维修级别分析方法,引入概率理论,并以维修费用期望值最小为目标函数,建立了船舶维修级别经济性分析决策树模型.基于该决策树模型,设计了不同级别的维修费用与维修成功率之间的关系图,直观表达最佳维修级别范围.通过一个简化维修算例,说明使用该方法确定船舶设备维修级别的基本原理及其合理性.     

舰载指挥自动化系统和战术应用软件的发展

为了适应现代高技术战争的特点,必须提高舰艇的智能化决策能力和装备的自动化能力。分析了我国舰载作战指挥自动化系统和战术应用软件在发展中面临的问题,提出数据融合、辅助决策和打击效果评估是指挥自动化系统最关键的应用支撑技术,是战术应用软件研制的重点。发展目标是整合全舰资源,实现战术应用软件与指控系统的一体化、集成化,作战系统的智能化、自动化,信息系统的扁平化、网络化,建立一个分布式的、自适应的、容错的实时网络计算环境。     

一种基于粗糙集的决策树生成算法

针对决策树的构造和修剪通常不能同时进行所产生的效率低下的问题，提出了基于粗糙集理论中知识依赖性的决策树构造方法。利用优先策略，将知识依赖性同时作为属性约简和建树的准则，在决策树预修剪的同时进行节点生成，大大提高了决策树构造的效率。使用Fisher＇s iris数据集对琏于粗糙集理论中知识依赖性的决策树生成算法和用回归拟合方法的决策树生成算法进行比较。实验结果表明，前者的分类精度和决策树模型的复杂程度要明显优于后者。