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考虑决策者时序偏好的时域证据融合方法

计算机应用 2019年第6期39卷 1626-1631页

作者：李旭峰宋亚飞李晓楠中国农业银行软件开发中心成都研发部成都610015 空军工程大学防空反导学院西安710051 南通大学商学院江苏南通226019

针对时域不确定信息的融合难题,为充分体现时域信息融合的动态性特点和时间因素对融合的影响,在证据理论的基础上,提出一种考虑决策者时序偏好的时域证据融合方法。首先将决策者对时序的偏好融入时域证据融合,通过分析时域证据序列的特... 详细信息

针对时域不确定信息的融合难题,为充分体现时域信息融合的动态性特点和时间因素对融合的影响,在证据理论的基础上,提出一种考虑决策者时序偏好的时域证据融合方法。首先将决策者对时序的偏好融入时域证据融合,通过分析时域证据序列的特点,在定义时序记忆因子的基础上,对决策者的时序偏好进行度量;然后通过构建优化模型求解时序权重,再结合证据信任度的概念,对证据源进行修正;最后利用Dempster组合规则对修正后的证据进行融合。数值算例表明,与没有考虑时间因素的融合方法相比,考虑决策者时序偏好的证据融合方法可以有效处理时域信息序列中的冲突信息,得到合理的融合结果;同时,所提方法充分考虑了时域证据序列的信任度和决策者的主观偏好,可以反映决策者主观因素对时域证据融合的影响,较好地体现了时域证据融合的动态性特点。

关键词：证据理论时序偏好时序权重证据信任度证据融合

基于皮尔逊系数和不确定测度的冲突证据组合方法

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电子测量与仪器学报 2021年第8期35卷 38-45页

作者：李姝昊王晓丹宋亚飞空军工程大学防空反导学院西安710051

D-S证据理论在合成冲突较大的证据时会产生直觉相悖问题,现有的修正证据源的改进方法大多只从单一角度做出改进,不能全面反映冲突信息特征。针对此问题,提出了一种基于皮尔逊相关系数和不确定性测度的证据组合方法。首先,利用皮尔逊相... 详细信息

D-S证据理论在合成冲突较大的证据时会产生直觉相悖问题,现有的修正证据源的改进方法大多只从单一角度做出改进,不能全面反映冲突信息特征。针对此问题,提出了一种基于皮尔逊相关系数和不确定性测度的证据组合方法。首先,利用皮尔逊相关系数衡量证据之间的相关性,定义证据的可信度。其次,引入基于区间概率的不确定度对可信度进行修正,得到权重。最后,使用该权重对原始证据进行加权平均,使用Dempster组合规则进行合成。与经典改进方法相比,该方法能有效处理冲突证据的融合问题,指认正确命题的准确率达到0.9920。与已有皮尔逊系数改进方法相比该方法更具有合理性,且有较高的准确度。

关键词： D-S证据理论证据冲突皮尔逊相关系数可信度不确定测度

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超混沌彩色图像加密算法优化及安全性分析

计算机科学 2019年第S11期46卷 483-487页

作者：赵方正李成海刘晨宋亚飞空军工程大学研究生院西安700051 空军工程大学防空反导学院西安700051

针对当前“置乱-扩散”模式的彩色图像加密算法所存在的密钥空间小、加密过程繁琐以及安全性不足等问题,文中基于超混沌系统提出了一种采用“转换-置乱-扩散”模式的超混沌系统彩色图像加密算法。该算法在进行置乱操作前,首先根据图像... 详细信息

针对当前“置乱-扩散”模式的彩色图像加密算法所存在的密钥空间小、加密过程繁琐以及安全性不足等问题,文中基于超混沌系统提出了一种采用“转换-置乱-扩散”模式的超混沌系统彩色图像加密算法。该算法在进行置乱操作前,首先根据图像自身属性计算其迭代次数,对彩色图像的所有像素值进行格雷码迭代转换,然后将四维超混沌系统产生的混沌序列和转换为格雷码的像素矩阵转换为一维矩阵,对混沌序列进行排序,对像素矩阵进行同步位置变化完成图像的全域置乱,对置乱后的矩阵进行位操作完成图像扩散,最后通过矩阵变换得到密文。通过仿真实验对密钥敏感性、直方图、信息熵、相关性等评价指标进行计算和分析,并与其他算法进行对比,结果证明加密算法具有较强的抗攻击能力。

关键词：超混沌系统彩色图像加密格雷码密钥空间相邻元素相关性

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动态多模型指数平滑法融合的在线预测方法

系统工程与电子技术 2020年第9期42卷 2013-2021页

作者：杨博帆张琳张搏宋亚飞丁尔启空军工程大学防空反导学院陕西西安710051 中国人民解放军94221部队山东日照276800

针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次... 详细信息

针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。

关键词：在线预测指数平滑法动态参数故障预测模型融合

IGAPSO-ELM:一种网络安全态势预测模型

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电光与控制 2022年第2期29卷 30-35页

作者：唐延强李成海王坚王亚男曹波空军工程大学研究生院西安710000 空军工程大学防空反导学院西安710000

针对网络安全态势预测,为提高预测的精确度和预测算法的收敛速度,提出一种改进遗传粒子群算法优化极限学习机(IGAPSO-ELM)的预测方法。首先,改进GAPSO中的惯性权重和学习因子,通过定义动态指数函数使算法在执行的不同阶段实现两种参数... 详细信息

针对网络安全态势预测,为提高预测的精确度和预测算法的收敛速度,提出一种改进遗传粒子群算法优化极限学习机(IGAPSO-ELM)的预测方法。首先,改进GAPSO中的惯性权重和学习因子,通过定义动态指数函数使算法在执行的不同阶段实现两种参数自适应;其次,针对GAPSO中人为设定的固定交叉率和变异率,提出一种自适应交叉和变异策略;最后,以IGAPSO优化ELM的初始权值和偏差。IGAPSO既保证了种群的多样性,又提高了算法的收敛速度。通过仿真实验对比得出:IGAPSO-ELM对网络安全态势预测拟合度可达0.99,收敛速度相较于对比算法有大幅度提升。

关键词：网络安全态势预测遗传粒子群算法极限学习机自适应调整

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临空高速目标多传感器自主协同资源调度算法

军事运筹与系统工程 2018年第4期32卷 45-50页

作者：范成礼付强宋亚飞空军工程大学防空反导学院陕西西安710051

针对临空高速目标多传感器协同探测下的复杂动态调度问题,研究了具有自主逻辑判断功能的分布式自主协同资源调度体系,构建了基于探测有利度、截止时间和目标移交次数的临空高速目标资源调度模型。在此基础上,结合元胞自动机的时空离散性... 详细信息

针对临空高速目标多传感器协同探测下的复杂动态调度问题,研究了具有自主逻辑判断功能的分布式自主协同资源调度体系,构建了基于探测有利度、截止时间和目标移交次数的临空高速目标资源调度模型。在此基础上,结合元胞自动机的时空离散性,提出了基于自适应元胞粒子群的多传感器资源调度算法。通过仿真实验,验证了模型的合理性、算法的优越性,为未来临空高速目标协同探测体系的构建提供了一定的理论支撑。

关键词：临空高速目标多传感器分布式任务调度自适应元胞粒子群

基于FCN-BiGRU的空中目标意图识别方法

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航空兵器 2023年第5期30卷 57-65页

作者：丁鹏宋亚飞空军工程大学防空反导学院西安710051

随着科学技术的发展和作战方式的改变,对于敌方作战意图的推理开始进入战场,防空作战决策对于意图识别的准确率有更高的要求,现有的知识图谱、专家网络和深度神经网络等方法在识别的精度上还存在差距,难以满足防空作战的需求。因此,本... 详细信息

随着科学技术的发展和作战方式的改变,对于敌方作战意图的推理开始进入战场,防空作战决策对于意图识别的准确率有更高的要求,现有的知识图谱、专家网络和深度神经网络等方法在识别的精度上还存在差距,难以满足防空作战的需求。因此,本文结合卷积神经网络和循环神经网络的优点设计了一种用于空中目标意图识别的深度学习模型FCN-BiGRU,全卷积网络(FCN)可以提取空战数据中的复杂局部特征,双向门控循环单元(BiGRU)用来捕捉空战意图数据的时序特征,通过消融实验和对比实验证明,FCN-BiGRU模型的意图识别准确率达到98.71%,超过现有空中目标意图识别模型1.14%,为防空作战决策提供了更有力的依据。

关键词：深度学习空中目标意图识别全卷积网络双向门控循环单元

基于TCN-BiLSTM的网络安全态势预测

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系统工程与电子技术 2023年第11期45卷 3671-3679页

作者：孙隽丰李成海曹波空军工程大学防空反导学院陕西西安710051 中国人民解放军第94994部队江苏南京210000

针对现有网络安全态势预测模型预测精确度低和收敛速度慢的问题,提出一种基于时域卷积网络(temporal convolution network,TCN)和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络的预测方法。首先,将TCN处理时间序... 详细信息

针对现有网络安全态势预测模型预测精确度低和收敛速度慢的问题,提出一种基于时域卷积网络(temporal convolution network,TCN)和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络的预测方法。首先,将TCN处理时间序列问题的优势应用到态势预测上学习态势值的序列特征;随后,引入注意力机制动态调整属性的权值;然后,利用BiLSTM模型学习态势值的前后状况,以提取序列中更多的信息进行预测;利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行超参数寻优,提升预测能力。实验结果表明,所提预测方法的拟合度可达0.9995,其拟合效果和收敛速度均优于其他模型。

关键词：网络安全态势预测时域卷积网络双向长短期记忆网络粒子群优化注意力机制

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基于改进花朵授粉算法的防空部署优化研究

计算技术与自动化 2019年第3期38卷 74-78页

作者：陈西成刘曙空军工程大学研究生院陕西西安710050 空军工程大学防空反导学院陕西西安710050

火力单元部署具有多目标、大规模和不确定性等特点,利用花朵授粉算法求解火力单元部署问题。针对花朵授粉算法存在易陷入局部最优、鲁棒性差等问题,为此提出小生境混沌花朵授粉算法。为增加算法搜索的广度,使用小生境技术保持种群的多样... 详细信息

火力单元部署具有多目标、大规模和不确定性等特点,利用花朵授粉算法求解火力单元部署问题。针对花朵授粉算法存在易陷入局部最优、鲁棒性差等问题,为此提出小生境混沌花朵授粉算法。为增加算法搜索的广度,使用小生境技术保持种群的多样性,提升了算法的全局优化能力;引入逻辑自映射函数产生的混沌序列对精英个体进行局部优化,增强算法的搜索精度和收敛速度;将改进算法应用至火力单元优化部署模型中,仿真结果验证了改进算法比花朵授粉算法和其他基础优化算法能更合理高效地分配火力单元,实现武器作战效能最大化。

关键词：优化部署花朵授粉算法小生境混沌优化