基于熵法的炮兵战场目标价值分析

目标价值分析是炮兵作战情报信息处理的中心工作。如何从炮兵战场众多的目标情报中确定其价值,并根据作战任务需要选择要射击的目标和确定优先顺序,是炮兵指挥员及其参谋人员的一项重要任务。根据熵法和模糊决策对炮兵战场目标价值进行了分析和排序,为炮兵指挥员的决策行为提供依据。

群决策灰色关联分析法的战场目标价值排序

针对战场目标种类多,目标信息不完备的情况,提出群决策灰色关联分析的新方法进行战场目标价值排序。结合战场目标价值的影响因素,构建了目标价值的评判指标体系;针对指标体系的特点,引入语言变量,并把语言变量和三角模糊数相对应;运用群决策理论对个体专家决策矩阵信息进行集结,得到元素为三角模糊数的群决策矩阵,并结合灰色关联分析法,给出了群决策灰色关联分析法的数学模型。结果表明:新方法在战场目标价值排序方面是有效的、可行的。

基于联想记忆模型的炮兵战场目标价值分析

目标价值分析是炮兵作战情报信息处理的中心工作。如何从炮兵战场众多目标情报中确定其价值 ,并根据作战需要选择需射击的目标和确定优先顺序是炮兵指挥员及其参谋人员的一项重要任务。根据联想记忆的一般模型和迭代解法对炮兵战场目标价值进行了分析和排序 ,并运用计算机进行处理 ,为炮兵指挥员的决策行为提供了依据。

基于D-S证据理论的炮兵战场目标价值分析

针对如何依据目标情报资料和作战任务需要合理评估战场目标的价值,选择需要射击的目标和确定优先顺序,建立了战场目标价值评价体系,提出了一种运用D-S证据推理理论对炮兵战场目标价值进行分析的新途径,该方法运用D-S证据组合公式对目标繁杂、不确定信息的融合,能够很好地消除目标信息的不确定性,从而将具有主观不确定性信息的目标价值分析问题转化为普通的确定性决策问题。通过实例证明了方法的有效性。

基于信息熵与TOPSIS法的炮兵战场目标价值优选

针对战场目标种类多,随机性大,提出信息熵和TOPSIS法对炮兵战场目标价值进行分析和排序。结合战场目标价值的影响因素,构建了炮兵战场目标价值的评判指标体系;并通过实例对该模型的有效性和实用性进行了验证,对指导炮兵更加迅速有效的打击目标具有较强的现实意义。

基于TOPSIS法和灰色关联度法的炮兵战场目标价值分析

针对作战指挥决策的特点,目标价值分析是炮兵作战情报信息处理的中心工作。如何从炮兵战场众多的目标情报中确定其价值,并根据作战任务需要选择要打击的目标和确定优先顺序,是炮兵指挥员及其参谋人员的一项重要任务。根据TOPSIS优选法和灰色关联度法对炮兵战场目标价值进行了分析和排序,并通过实例对改模型的有效性和实用性进行了验证,为炮兵指挥员的决策行为提供了理论依据。

战场目标价值偏好不确定分析模型

根据作战需要对战场目标价值进行分析并确定其先后顺序是炮兵、防空兵作战指挥员及指挥自动化辅助决策系统的一项重要任务。对目标价值分析算法进行了总结,分析了模型的一般结构特征。为解决以往算法中指标权重不确定性带来的问题,根据多属性决策的特点,运用模糊决策理论提出偏好不确定的战场目标价值计算模型。同以往目标价值分析算法相比,该模型具有较好的适应性及可操作性,为炮兵防空兵指挥员的决策行为提供了依据。

模糊综合评判的目标战场价值

选择目标主要考虑目标的战场价值,目标价值决定于目标属性,采用模糊综合评判方法可以量化目标属性,并最终得出目标价值大小。由此,从理论上分析了目标战场价值的模糊综合评判过程,建立了单目标战场价值评判指标体系,提出了目标实际战场价值的模糊综合评判方法,得到了目标战场价值的量值,为指挥员目标选择提供决策依据。