本书以电子装备试验与评估的实际工程问题为背景，在综合吸取信息论、系统论、灰色系统理论等现代科学成果的基础上，理论与实践相结合，全面系统地研究了电子装备试验活动中灰色误差分析、灰色建模、灰色决策、灰色评估、灰色聚类、灰色规划、灰色博弈等理论与方法，构建了电子装备灰色试验理论与技术框架，富有较强的开拓性和创新性。本书不但对电子装备试验有较高的理论价值和实践指导意义，而且对其他高新武器装备的试验也具有普遍指导意义和重要借鉴作用。
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丛书总序
前言
第1章 绪论 1
1.1 电子装备试验及灰色系统的基本概念 1
1.1.1 电子装备 1
1.1.2 装备试验与评估的有关概念 2
1.1.3 灰色系统的基本概念 4
1.2 电子装备试验系统的灰色特征 6
1.2.1 试验主体的认知灰性 6
1.2.2 试验系统的结构灰性 6
1.2.3 试验数据的关系灰性 7
1.2.4 系统分析的模型灰性 7
1.3 电子装备灰色试验理论的提出 9
1.3.1 电子装备试验理论的发展背景 9
1.3.2 电子装备试验的学科发展背景 11
1.3.3 电子装备灰色试验理论的基本框架 12
第2章 灰色试验理论的基础方法 15
2.1 试验数据的灰数表达及其运算 15
2.1.1 试验数据的灰数表达 15
2.1.2 离散灰数的覆盖运算 16
2.1.3 区间灰数的数学运算 18
2.1.4 灰数的白化函数 19
2.2 灰色序列及其整体生成 23
2.2.1 序列的定义与类型 23
2.2.2 灰色累加生成 24
2.2.3 灰色累减生成 25
2.3 试验数据的规范化处理 26
2.3.1 无量纲化处理算法 26
2.3.2 等极性化处理 27
2.4 灰关联分析 28？
2.4.1 灰关联模型 28
2.4.2 灰色加权关联模型 31
2.4.3 灰关联矩阵与灰色自关联矩阵 31
2.5 GM(1,1)模型 33
2.5.1 GM(1,1)模型的概念 33
2.5.2 GM(1,1)模型的参数估计 34
2.5.3 GM(1,1)模型的拟合精度 35
2.5.4 灰色Verhulst模型 36
2.6 权重确定算法 37
2.6.1 灰关联法 37
2.6.2 灰色自关联矩阵法 38
2.6.3 基于区间灰数的确定方法 39
第3章 灰色误差分析理论与应用 41
3.1 粗大误差判别的灰色包络方法 41
3.1.1 灰色包络判别准则 41
3.1.2 灰色包络判别实例 43
3.2 基于GM(1,1)模型的粗大误差直接判别法 44
3.2.1 基于GM(1,1)模型的直接判别法 44
3.2.2 基于GM(1,1)模型的直接判别法实例 45
3.2.3 直接判别法可行性仿真实例 48
3.3 粗大误差的GM(1,1)模型精度判别法 52
3.3.1 GM(1,1)模型精度判别法原理 52
3.3.2 GM(1,1)模型精度判别法实例 53
3.4 系统误差判别的灰色系统方法 55
3.4.1 系统误差的灰关联判别方法 55
3.4.2 系统误差的GM(1,1)模型判别 56
3.4.3 系统误差的灰色判别实例 56
第4章 灰色估计理论与应用 60
4.1 试验数据列的灰色距离信息模型 60
4.1.1 基于灰色系统理论与范数的灰色距离定义 60
4.1.2 灰色距离信息量的定义与性质 62
4.1.3 平均距离信息量的定义与性质 63
4.2 试验数据列的灰色点估计模型 65
4.2.1 参数的点估计模型 66
4.2.2 不确定度评定 67
4.2.3 灰色点估计结果的接受与拒绝标准 68
4.3 试验数据列的灰色区间估计模型 69
4.3.1 试验数据灰色估计区间的确定 69
4.3.2 与传统概率参数估计的比较 70
4.4 试验数据列的灰色估计步骤与算例 72
4.4.1 试验数据列的灰色估计步骤 72
4.4.2 试验数据的灰色点估计算例与分析 73
4.4.3 试验数据的灰色区间估计算例与分析 74
第5章 灰色建模理论与应用 78
5.1 GM(1,1) 优化模型 78
5.1.1 GM(1,1)模型的优化与求解 78
5.1.2 GM(1,1)模型的优化算例 80
5.2 GM(1,N)模型及其应用 80
5.2.1 GM(1,N)模型 81
5.2.2 GM(1,N) 优化模型 83
5.2.3 基于GM(1,N)模型的装备数据传输误码率建模 83
5.2.4 电磁环境因素影响装备性能的GM(1,N)模型分析 88
5.2.5 基于GM(1,N) 的维修水平与影响因素建模 93
5.3 MGM(1,N)模型及其应用 95
5.3.1 MGM(1,N)模型及其参数估计 95
5.3.2 运动目标的MGM(1,N) 轨迹预测原理 96
5.3.3 无人机飞行轨迹预测实例仿真 99
5.4 基于区间数的GM(1,1)模型及应用 108
5.4.1 基于区间数的GM(1,1)模型 108
5.4.2 运动目标距离的区间 GM(1,1)模型预测 112
5.5 基于区间数的灰色Verhulst模型及应用 115
5.5.1 基于区间数的灰色Verhulst模型 115
5.5.2 电子装备训练效果的区间灰色Verhulst模型预测 115
第6章 灰色聚类理论与应用 119
6.1 电子装备试验数据聚类概述 119
6.2 灰关联聚类及应用 120
6.2.1 灰色绝对关联度的定义 120
6.2.2 灰关联聚类原理 121
6.2.3 灰关联聚类的可靠性 122
6.2.4 电子装备性能评价指标的归类约减 123
6.2.5 基于灰关联的通信侦察装备归类 125
6.3 灰色面积变权聚类及应用 127
6.3.1 灰色面积变权聚类原理 127
6.3.2 灰色面积变权聚类流程 130
6.3.3 作战对象模拟程度的灰色聚类 131
6.4 灰关联熵权聚类及应用 134
6.4.1 灰关联熵权聚类原理 134
6.4.2 灰关联熵权聚类流程 135
6.4.3 作战对象模拟程度的灰关联熵权聚类 136
第7章 灰色评估理论与应用 138
7.1 试验中的不确定性评估问题 138
7.2 基于灰关联的评估模型及应用 139
7.2.1 基于灰关联的评估排序原理 139
7.2.2 基于灰关联的作战效能评估示例 142
7.2.3 基于灰关联的电子装备维修水平评估 143
7.3 一种改进型灰关联系数模型及其应用 145
7.3.1 改进型灰关联系数模型 145
7.3.2 改进型灰关联系数的四公理证明 147
7.3.3 基于改进型灰关联系数的作战效能评估 148
7.4 基于灰色聚类的综合评估模型及其应用 151
7.4.1 基于灰色聚类的综合评估模型 152
7.4.2 基于灰色聚类的综合评估流程 153
7.4.3 通信系统性能的灰色聚类评估示例 153
7.5 基于区间数的评估方法 158
7.5.1 区间数的概念与运算 158
7.5.2 区间数的排序 159
7.5.3 基于区间数的效能比较事例 159
第8章 矩阵型灰色评估理论与应用 163
8.1 参数矩阵的灰关联评估模型 163
8.1.1 参数矩阵的评估思路 163
8.1.2 参数矩阵的初值化处理 163
8.1.3 参数矩阵的灰关联评估模型 164
8.2 电磁环境逼真性的矩阵型灰关联评估 165
8.2.1 电磁环境的逼真性问题 165
8.2.2 电磁环境对电子装备的影响机理 166？
8.2.3 作战试验电磁环境的特征参数选择 169
8.2.4 电磁环境的逼真性评估实例 170
8.3 电子蓝军力量建设效能的矩阵型灰关联评估 173
8.3.1 基于四域的电子蓝军力量建设效能指标体系 173
8.3.2 建设效能的矩阵描述 175
8.3.3 建设效能的矩阵灰关联评估算例 176
8.4 矩阵序列的灰关联评估模型及应用 179
8.4.1 基于矩阵序列效能评估的基本思路 179
8.4.2 效能指标的矩阵序列描述及其物理意义 180
8.4.3 矩阵序列的灰关联分析模型 182
8.4.4 通信对抗装备作战效能的矩阵序列分析事例 183
8.5 异型矩阵序列的灰色绝对关联度模型及应用 187
8.5.1 异型矩阵序列的概念 188
8.5.2 同型矩阵序列的灰色绝对关联度 188
8.5.3 异型矩阵序列的灰色绝对关联度 189
8.5.4 通信对抗装备作战效能的异型矩阵灰关联分析实例 191
8.5.5 关于矩阵序列评估模型的讨论 192
第9章 灰色决策理论与应用 195
9.1 试验中的不确定性决策问题 195
9.2 灰关联决策模型及应用 196
9.2.1 灰关联决策模型 196
9.2.2 加权灰关联决策模型 197
9.2.3 作战试验阵地的灰色选择模型 198
9.3 基于逼近理想灰关联投影的决策模型 201
9.3.1 灰关联投影决策模型 201
9.3.2 决策灵敏度分析 206
9.3.3 逼近理想灰关联投影决策的基本步骤 206
9.3.4 电子装备侦察效能的灰关联投影比较 207
9.4 基于灰色效果测度的决策模型 208
9.4.1 试验方案的优化需求与问题描述 208
9.4.2 灰色效果测度优选模型及算法 209
9.4.3 试验方案的灰色效果测度优选仿真算例 212
9.5 基于灰关联矩阵的装备性能影响因素分析 212
9.5.1 基于灰关联矩阵的优势分析原理 213？
9.5.2 电磁环境影响装备性能的灰关联优势分析示例 215
9.5.3 灰关联矩阵优势分析方法的讨论 216
第10章 灰色信息融合理论与应用 218
10.1 基于灰关联的信息融合模型 218
10.1.1 灰关联融合模型 218
10.1.2 基于灰关联的目标属性融合模型 220
10.1.3 基于灰关联分析的试验技术风险识别模型 221
10.2 基于灰色统计及其聚类的信息融合模型 225
10.2.1 灰色统计融合模型 225
10.2.2 灰色统计聚类信息融合模型 227
10.2.3 基于灰统计的空袭目标属性识别 228
10.3 基于灰色加权聚类的融合模型 230
10.3.1 基于灰色白化权函数的聚类融合模型 230
10.3.2 灰色定权聚类的信息融合模型 233
10.3.3 基于灰色聚类的信息融合可靠性 234
10.3.4 基于灰色聚类的雷达选型 236
10.4 基于灰关联矩阵的优势因素识别模型 238
10.4.1 基于灰关联矩阵的识别模型 238
10.4.2 电磁环境对装备性能的影响因素分析示例 239
第11章 灰色规划理论与应用 242
11.1 电子装备试验鉴定的灰色规划 242
11.1.1 试验鉴定的灰色规划问题 242
11.1.2 灰色试验规划框架 243
11.2 灰色线性规划模型及其应用 244
11.2.1 灰参数线性规划模型 244
11.2.2 灰预测线性规划模型 244
11.2.3 干扰机平台的灰参数分配模型 245
11.2.4 通信干扰装备分配的灰预测规划问题 246
11.3 灰色多目标规划模型及其应用 249
11.3.1 灰色多目标规划模型 249
11.3.2 基于灰关联度的多目标规划求解模型 250
11.3.3 无人干扰机的灰色多目标规划问题 257
11.4 灰色随机规划模型及其应用 258
11.4.1 灰色随机变量 258
11.4.2 灰色随机期望值规划模型 264
11.4.3 电子干扰装备的灰色随机期望值分配模型 265
11.5 随机灰色规划模型及其应用 268
11.5.1 随机灰色变量 268
11.5.2 随机灰色期望值规划模型 273
11.5.3 基于随机灰色期望值规划的装备分配 274
11.6 灰色多层规划模型及其应用 277
11.6.1 灰色多层规划模型 277
11.6.2 双层规划的遗传算法求解过程 279
11.6.3 基于灰色双层规划的电子对抗装备配置模型 281
11.7 灰色动态规划及其应用 284
11.7.1 灰色动态规划模型 284
11.7.2 灰色动态规划的逆推解法 285
11.7.3 灰色动态规划的顺推解法 286
11.7.4 基于灰色动态规划的装备运用模型 287
第12章 灰色博弈理论与应用 292
12.1 电子装备试验中的博弈问题 292
12.1.1 博弈的基本概念 292
12.1.2 博弈的基本分类 293
12.1.3 试验方案设计中的博弈问题 294
12.2 灰矩阵对策模型及其应用 295
12.2.1 灰矩阵对策模型及其求解 295
12.2.2 电子战战术方法的灰矩阵对策 299
12.2.3 雷达探测方式的灰矩阵对策 300
12.2.4 通信干扰样式的灰矩阵对策 301
12.3 灰色双矩阵对策模型及其应用 303
12.3.1 灰色非合作双矩阵对策模型及其求解 303
12.3.2 灰色合作双矩阵对策模型及其求解 304
12.3.3 通信侦察装备的灰色双矩阵合作对策模型 305
12.3.4 电子对抗系统的灰双矩阵博弈模型 306
12.4 灰色多人对策模型及其应用 310
12.4.1 灰色多人非合作对策模型 310
12.4.2 灰色多人合作对策模型 311
12.4.3 通信侦察系统的灰色合作模型 313
参考文献 316
京公网安备 11010102004214号