基于云重心评价法的空袭目标威胁程度评估

传统的空袭目标威胁度评估一般采用定性评估方法,而对于精确的定量评估,目前尚缺有效的方法;云理论是一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具,可实现概念与数据之间的相互转换;针对空袭目标威胁度的问题,论文通过确定空袭目标威胁程度判断准则集,结合云理论的有关知识,建立各指标的云模型及其多维加权综合云的重心表示,最后应用云重心评价方法给出目标威胁度的定量评估值,从而为防空作战指挥员对空情威胁作出快速准确判断提供了科学的依据。     

一种基于云模型的信息系统威胁因素分析方法

信息系统所面临的威胁复杂多变,具有很多不确定性因素。人们多用定性的自然语言对威胁因素进行评价,传统的分析方法存在着一定的局限性。提出了一种基于云模型信息系统威胁因素分析方法,应用云模型及不确定性推理,将威胁评价因子指标量化为可细微变化的不同分值,实现语言的定性概念与其定量之问的转换。在此基础上,结合关联分析法对威胁影响因素的权重进行挖掘,客观反映出其影响程度。最后通过实例分析,验证了该方法的有效性。     

基于AHP的威胁评估与排序模型研究

层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,简称AHP)把一个复杂问题表示为有序的递阶层次结构,通过定性判断和定量计算,将经验判断给予量化,对决策方案进行排序,是一种定性分析与定量分析相结合的决策分析方法,适用于多准则决策问题。通过仿真实验用AHP根据威胁程度的大小对敌空袭目标进行排序,介绍了威胁评估和排序的求解过程,以此提供敌空袭目标对我保卫目标或区域所构成的威胁等级。该方法有效地解决了对敌空中目标威胁评估与排序问题。     

内部威胁云模型感知算法

利用系统访问控制关系,定义了主体、客体两个偏序结构和二者间的映射关系,建立了分层映射内部威胁模型;利用此模型定义了表征系统内部威胁状态的内部威胁云模型,并设计了基于云模型的感知算法,实现了对系统内部威胁的评测感知.基于云模型的内部威胁感知算法,利用云模型从多角度将系统的定性、定量内部威胁特征融合分析、决策,克服了原有方法不能同时定量定性分析内部威胁的缺陷,提高了感知的准确性和客观性.实验结果表明,此算法能够实时、有效地感知系统的内部安全威胁.     

机载光电系统目标威胁估计的模糊贝叶斯网络方法

针对机载光电传感器系统所能够提供的目标特征信息,提出利用模糊贝叶斯网络理论建立目标威胁估计模型来辅助决策者进行威胁判断.模型首先研究了机载光电传感器所能提供的目标特征及其对威胁程度的影响;然后选取合适的特征值并利用模糊理论方法对其进行模糊划分,从而建立了目标威胁估计的模糊贝叶斯网络模型,最后通过贝叶斯网络推理算法获得目...     

云理论在航空电子战系统效能评估中的应用

云理论是以研究系统模糊性和不确定性为背景,实现系统的定性评价与定量研究相结合、相转换的理论。介绍了云理论的数字特征、在航空电子战系统效能评估中应用到正向云、逆向云以及云的加权和算法。通过层次分析法建立了航空电子战系统效能的评估体系,并结合专家打分法给出指标的定性权重和评价语,利用正向云算法将其转换为云的数字特征,通过运算得出系统顶层指标的定量评估值,最后再利用云逆向算法将其转换为符合人习惯的定性评价。     

基于云模型的Agent 联盟评价

针对多 Agent 系统中影响联盟功效的因素存在较强的模糊性和不确定性的问题,将定性定量转换模型—–云模型引入 Agent 联盟评价中,提出一种新的基于云模型的联盟评价方法.与已有方法相比,该方法简单有效,易于工程实现,可较好地处理评价指标的模糊性和不确定性,从而为复杂控制系统中的最佳联盟选择提供更科学、更合理的决策.     

目标威胁评估的一种改进影响网络方法

目标威胁评估是在进行作战决策时需要解决的关键问题。针对传统影响网络只能描述二元状态事件的局限性,对其进行了扩展,建立了描述多元状态事件的改进影响网络模型,并推导了影响参数应满足的约束条件及条件概率的计算方法。以防空系统目标为例,在分析目标威胁属性的基础上,基于云模型进行属性值的定性与定量转化,并运用改进的影响网络方法进行目标威胁评估。最后给出仿真实验,实验结果验证了改进影响网络方法的有效性和可行性。     

一种新的基于云理论和随机过程的可靠性评估方法

为解决系统可靠性评估中不确定性的问题和定性与定量信息转换的困难,结合随机过程可靠性分析方法和云理论,提出了一种新的可靠性评估方法.将云理论融合到随机过程可靠性分析方法中,利用云模型描述系统的状态转移.同时,构造系统定性评价中的云标尺,将系统可靠性评估中的定量变量和定性变量对应起来.该方法考虑了系统可靠性评估中的随机性和模糊性,研究了系统可靠性中的定量表示和定性评价之间的对应关系,结果是语言值,很直观.通过这个方法,找到语言值描述的系统特性与定量数值描述的系统特性之间的对应关系,能够准确理解和使用这些系统评估中的语言值.最后用一个实例验证了该方法的适用性.     

基于云模型的列控中心行车许可功能的安全风险评估

为解决列控中心（TCC）风险评估过程中的随机性和模糊性,提高信号系统风险评估的科学性,采用云模型和模糊层次分析法评估列车行车许可功能的风险等级。利用模糊层次分析法确定列车行车许可功能的风险因素集及权重值,考虑到行车许可功能风险影响因子的模糊性,借助云模型对定性的风险因子量化转换,通过云模型定量评价影响风险因子指标的风险等级情况。最后从定性和定量的角度分析列车行车许可功能的风险等级。结果表明：云模型和模糊层次分析法得到的综合云模型和标准云模型分布对比,客观地表示了风险等级状况,验证评价结果符合实际状况。