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针对机载光电传感器获得的图像信息的不确定性与模糊性,提出利用D-S证据理论对多图像传感器信息进行融合处理的方法.首先对各图像传感器获得的同一场景图像分别进行预处理,然后对预处理后的图像提取其矩特征,通过与目标图像数据库中图像特征的对比分析,利用灰色系统理论方法获取各传感器的基本概率赋值,最后根据D-S证据理论的组合规则与决策规则获得多图像传感器的融合识别结果.仿真结果表明该方法能提高目标识别的准确度,降低传感器获取的信息的不确定性. 相似文献
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研究小样本数据对飞机武器系统的设计和改型方案是航空系统工程的重要内容。针对提高设计的进度和质量问题,利用粒子群优化算法的群体智能优化理论与最小二乘回归支持向量机的回归思想,提出了一种基于粒子群算法与最小二乘回归支持向量机的飞机设计综合智能论证模型。提出应用粒子群算法对支持向量机核函数参数进行寻优,再利用优化的核函数参数支持向量机回归模型,建立映射模型来对飞机的作战效能进行预测。仿真实例验证了方法的适用性和结果的可靠性。 相似文献
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导弹武器系统作战效能的灰色评估 总被引:10,自引:0,他引:10
依据导弹武器系统的战术技术指标要求,建立了导弹武器系统的指标体系;运用灰色系统的原理和方法结合层次分析法对该系统的能力进行评价,评价采取定量分析为主,与定性分析相结合。实例证明,灰色评估与层次分析法相结合能有效降低人为因素的影响,评价结果具有客观性,一定程度上能给决策者提供可靠的依据。 相似文献
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史志富 《火炮发射与控制学报》2023,(5):67-71+78
遥控武器站是由多个机电系统组成的高精度武器射击系统,各个组成部分对武器站最终的射击精度都有重要的影响。在武器站设计过程中,如何将总体精度要求分配到各个组成部分形成对各组成部分的精度要求,对武器站的战技指标实现和作战效费比具有重要的影响。传统的精度分配方法多依赖于历史数据和经验知识,分配结果难以达到最优化。以成本质量为基础,建立了武器站射击精度的优化分配模型和约束条件,并提出利用改进的自适应粒子群优化算法对模型进行全局寻优,从而获得最佳的精度分配结果,仿真结果证明本方法结果可靠、求解效率高,可用于从顶层指导高精度武器站的设计。 相似文献
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基于模糊贝叶斯网络的空中目标多传感器融合识别研究 总被引:3,自引:1,他引:2
为了对充满不确定性与模糊性的空中目标识别数据进行处理,提高空中目标多传感器融合的准确性和可靠性,提出以模糊贝叶斯网络为基本结构的多传感器数据融合模型.该模型能够对清晰连续变量通过模糊化和去模糊化操作变换成离散变量,而且基于模糊贝叶斯网络的建模方法能够组合多种证据进行不确定性表达和推理.通过详细分析空中目标识别的推理规则,建立了空中目标识别的贝叶斯网络拓扑结构,提出了贝叶斯推理算法对多种证据进行融合计算的模型.识别实例表明该模型能够融合不同信息源的数据,有效地提高空中目标识别的效率. 相似文献
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