基于多专家权重的空对地多目标攻击决策

基于融合多专家权重的算法,提出了一种多机协同空对地多目标攻击决策方法.针对实际空对地攻击中的问题,利用评估地面的防空能力及目标的战役价值,分析对地攻击态势,并在此基础上建立威胁指数模型;通过多专家权重得到一个融合多专家权重的权值,以此得到综合威胁评估表,进而得到目标的分配方案.通过Matlab仿真验证了威胁指数模型和攻...     

故障诊断群体决策理论的研究

文章把群体决策理论作为一种诊断决策方法引入到设备故障诊断领域,解决了在多专家会诊中对专家意见进行一致性分析和故障决策的问题.提出了一种"树型语言模糊量化方法",并在此基础上构造了一套符合故障诊断特点的数据分析方法.最后举例说明了群体决策理论在故障诊断工作中的实施步骤,表明了该分析方法的可行性和有效性.     

基于矩阵相似度的专家客观权重确定方法

针对区间型多属性群决策中的专家赋权问题,提出了基于矩阵相似度的专家客观权重的确定方法。首先,通过对加权规范化决策矩阵进行两两比较得到相似度矩阵;然后对相似度矩阵每行或每列求和,计算出粗权重,并且给出了区间型理想矩阵的概念;最后,通过计算加权规范化决策矩阵与区间型理想矩阵的投影值得到专家权重。与区间型理想解相比,文中给出的区间型理想矩阵考虑了专家的决策权力,更加准确。算例验证了该方法的有效性。     

基于动态权重的知识积累与灵巧干扰识别方法

针对低干噪比条件下灵巧干扰识别准确率不高与干扰特征难以积累导致的网络需要重新训练问题,本文将信号的平滑伪Wigner?Ville分布的时频二维图像作为输入,提出了一种基于动态权重的知识积累（Dynamic Weighted Knowledge Accumulation method based on Convolutional Neural Network, DWKA?CNN）灵巧干扰识别方法,利用通道特征注意力机制,提升了低干噪比下模型的干扰识别能力,通过均值最近邻分层屏蔽网络权重,实现了在单一网络中的知识积累,与当前典型基于深度学习的灵巧干扰识别方法相比,无需每次重新训练即可学习多项干扰识别任务。并且仿真实验表明,与现有典型算法相比,该算法模型在7种雷达灵巧干扰分类数据集上的平均识别准确率显著提升,在低干噪比条件下分类性能优秀。     

唇部子运动与权重函数表征的汉语动态视位

针对汉语是基于音节的语言,发音过程具有“枣核型”的特点,提出一种描述汉语动态视位的模型,模型分别对音节自身和音节之间的唇部运动进行建模。对音节利用基于声韵母的唇部子运动模型描述,先提取声母和韵母发音时的唇部特征参数,并按参数对口型归类,得到化简的音节视位模型,再计算唇部子运动与音节发音过程在口型上的相似性。在音节间采用元音影响分级的权重函数模拟协同发音影响,先分析各元音与其后接辅音的口型影响,再通过权重函数控制实际发音口型。实验结果表明,相对于单音子或三音子模型表征汉语动态视位,方法提高了动画效率,使得汉语音唇动画更为合理,自然。      

面向工程协同设计与实现的群体决策支持系统研究

将群体决策支持系统技术引入工程协同设计与实现，提出了面向工程协同设计与实现的群体决策支持系统层次结构，实现了模型库系统、知识库系统、数据库系统、交互系统、系统集成方法和系统运行的协调控制。以某实际产品协同设计与实现为背景，实现了产品设计、仿真的工作流建模、并行协同机制以及应用软件模型化方法。为新产品设计与研制提供一个集成开发平台。     

信息安全风险评估中权重优化方法研究

论文提出了一种新的提高层次分析法(AHP)判断矩阵一致性的新方法,即通过逐步修改判断矩阵中的一对元素,并利用通用的一致性检验方法,使一致性得到不断改进,并将此方法用于信息安全风险评估中,使评估结果更科学、合理。最后辅以实例说明。     

基于群体决策的多用户协同交互式遗传算法

采用交互式遗传算法求解大数据信息检索问题时,为实现偏好信息的提取和优化,单用户需完成较多数量的人-机交互操作,由此易产生用户疲劳、算法搜索效率低的难题。对此,该文在算法中引入多用户并行策略,通过群体决策优势,提高样本利用效率。首先,根据优化目标性质确定共性化协同或个性化协同类型,基于用户浏览行为计算用户相似度和个体相似度。然后,通过共享偏好相似用户的偏好相似个体预测个体区间适应值。基于个体表现型相似度聚类,提出大规模种群个体“区间数-区间数”适应值赋值策略。最后,依据子代种群个体与父代种群最优个体的相似性,推荐用户最佳评价个体。将所提方法应用于装饰性墙壁纸选型问题,并与已有典型方法比较。结果表明,所提方法在推荐个体质量、减轻用户疲劳、提高搜索效率等方面均具有优越性。     

基于机会权重的环境自适应动态车联网路由

为满足车联网的数据转发质量,保证通信连接的可靠性非常重要。基于对车联网动态拓扑、车辆行驶行为变化、车辆密度变化、高速移动等交通环境复杂性问题的分析,提出基于机会权重的环境自适应动态路由(SaDAGR)。SaDAGR引入了车辆行驶行为预测模型,设计了动态信标周期自适应调节机制,并在转发策略中设计机会权重转发机制,引入车辆目的方向预测及车前密度感知,所提路由能够适应复杂交通环境下大动态范围的车辆速度、车辆密度的交通变化。仿真结果表明,SaDAGR增强了网络的连通性,降低了重传,减少了时延,提高了数据转发效率。     

动态权重RED网关

随着网络流量的增加,拥塞控制的重要性日益突出,尤其是链路拥塞控制。IETF推荐RED(Random Early Detection)作为下一代Internet路由器的拥塞控制算法。该文在分析了RED的优点和缺点后,在现在RED算法的基础上通过改进RED算法的平均队列长度计算,使用平均队列长度的均值,判断拥塞的发生和结束,动态调整权重,提高RED对拥塞发生和拥塞结束的反应速度,缩短拥塞时间,维持较低的实际队列长度。最后用仿真验证了该方法。     

基于动态加权可变形部件模型的行人检测

近年来具有代表性的工作之一是Felzenszwalb等人提出的可变形部件模型。文中从可变形部件模型中存在的一些问题展开讨论,并提出了一种基于动态加权可变形部件模型的行人检测算法。在各个部件的检测中使用动态调整权值的方法获得更加准确的判断,从而识别处于复杂环境中的行人。实验结果表明,该方法能够有效识别复杂环境中传统DPM方法难以识别的行人。     

基于熵权的群组灰色聚类决策法

在多属性群组决策方法的研究中,为了客观合理地确定群组专家的权值,提出一种基于熵权的群组灰色聚类决策方法。依据各个专家的判断矩阵归一化得到的排序向量,利用灰色绝对关联矩阵进行聚类分析并类间赋权,运用熵权理论进行类内赋权,结合算例验证了该方法可行有效。结果表明,该方法可以有效提高专家赋权的合理性和群组决策的科学性。     

Asymptotic Properties of aDynamic Neural System with Asymmetric Connection Weights

In this paper, based on new Lyapunov function, the asymptotic properties of the dynamic neural system with asymmetric connection weights are investigated. Since the dynamic neural system wit hasymmetric connection weights is more general than that with symmetric ones, the new results are significant in both theory and applications. Specially the new result can cover the asymptotic stability results of linear systems as special cases.     

辐射源识别中的决策融合方法研究

信息融合技术在辐射源识别中发挥着重要的作用,是对辐射源作出正确判断的关键步骤;本文将多元决策的信息融合方法应用于辐射源识别中,给出了多级融合和决策的识别决策方案及算法。     

针对动态群组及应用的扩展非对称群密钥协商协议

Group Key Agreement (GKA) is a cryptographic primitive allowing two or more entities to negotiate a shared session key over public networks. In existing GKA models, it is an open problem to construct a one round multi party GKA protocol. Wuet al. recently proposed the concept of asymmetric group key agreement (ASGKA) and realized a one round ASGKA protocol, which affirmatively answers the above open problem in a relaxed way. However, the ASGKA protocol only applies to static groups. To fill this gap, this paper proposes an extended ASGKA protocol based on the Wuet al. protocol. The extension allows any member to join and leave at any point, provided that the resulting group size is not greater thann. To validate the proposal, extensive experiments are performed and the experimental results show that our protocol is more effective than a plain realization of the Wuet al. protocol for dynamic groups. The extended protocol is also more efficient than the up to date dynamic GKA protocol in terms of communication and computation.     

基于信息价值的多属性群决策方法

根据信息的质量和价值这两个重要属性,建立了覆盖信息的时效性、关联性和准确性的价值评价指标体系;然后针对多属性群决策问题的描述和求解特点,构建了基于信息评价的相关数学模型,进而计算决策群体对各备选方案的最终排序结果;最后用炮兵防空实例说明其有效性。该方法将信息价值评价的思想引入到群决策,考虑了决策时所获取信息的延时损失及其与决策任务的关联性。     

风险治理中公众对专家的信任研究综述

风险治理的发展历程经过了几个模型的更替和演变,每个模型的构成主体及其相互关系都在特定的政治、历史和文化背景下发生了变化,这种变化的原因之一就是源于公众对专家的信任度呈现逐渐降低趋势。论文概述了风险治理中的信任相关理论,讨论了信任在风险治理中的角色,分析了影响公众对专家信任的相关因素以及科普在风险治理中的作用,进而为下一步公众对专家的信任相关研究提出一些启示。     

基于认知无线电的小卫星群通信动态频谱分配

文中以认知无线电技术(cognitive Radio, CR)为基础,提出了一种基于CR的小卫星群通信动态频谱分配MAC方案.该方案允许未授权用户自适应地选取可用带宽,实现了动态频谱接入,有效地提高了频谱利用率.提出一种动态信道的跳预约多址接入(DC-HRMA)协议,在不需要公共信道的情况下,解决了信道有效接入与退让问题.仿真结果表明,该协议性能和主次用户数目的合理搭配相关.     

无线异构网络中带有动态权值的新型垂直切换算法

In order to enhance the quality of vertical handoff in an overlay wireless network, multiple attributes are taken into account when optimizing the vertical handoff decision including user-based and network-based QoS factors. In this paper, we develop a novel vertical handoff algorithm in an integrated 3G cellular and Wireless LAN networks. The proposed algorithm can adjust the weight of each QoS attribute dynamically as the networks change, trace the network condition and choose the optimal access point at transient regions. Simulation results show that this algorithm is able to provide accurate handoff decision, resulting in small unnecessary handoff numbers, good performance of throughput and handoff delay in heterogeneous environments.     

动态对等网中群密钥协商协议

群密钥管理技术是群通信的安全保障,它在公开信道中搭建一条安全信道用于保护成员之间交互的秘密信息。论文主要针对动态对等网,探讨其密钥管理技术的基本框架,回顾现有的解决方案,展望未来的发展趋势。