空军工程大学装备管理与安全工程学院,西安710043
为解决无人机任务的分配问题，通过对飞行时间、作战威胁以及耗油量等非决定性因素进行综合考虑和建模分析，将其抽象为不确定变量；建立了带有专家信度的不确定多目标规划（UMOP）模型，并给出了相应的求解方法。最后，通过实例验证了该模型的有效性。
无人机 任务分配 不确定因素 UMOP模型 Unmanned Aerial Vehicle (UAV) mission assignment uncertain factor UMOP model
针对指数法评估飞机空战能力的不足，研究了气象环境对飞机作战效能的影响，分析了综合指数模型中飞机操纵性能、态势感知能力、火力性能受不良气象条件的影响，建立了不良气象环境下的飞机系统空战效能评估模型。最后以3种机型的空战能力评估为例进行计算，验证了所建模型是合理、可行的。
空战效能 气象环境 评估模型 态势感知 air combat capability weather condition evaluating model situation awareness
为了进一步加强**装备维修管理，引入基于状态的维修(Condition Based Maintenance，CBM)概念，介绍了装备健康评估技术的研究现状；在此基础上，为了克服单一BP神经网络无联想记忆功能的缺点，引入Hopfield网络加以组合，构建了组合神经网络状态的评估模型，提出了状态评估的具体步骤，并进行可行性分析；最后，以某型飞机发动机燃油控制系统为例进行了健康状态评估，取得了较为理想的评估效果。
状态维修 组合神经网络 状态评估 **装备 Condition Based Maintenance (CBM) combined neural network condition assessment military equipment
1 西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072
2 空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038
3 西安科技大学,通信与信息工程学院,陕西,西安,710054
设计了一种用于遥感图像目标识别的粒子群分类算法.首先对数据样本预处理,利用粒子群优化算法通过训练数据进行分类规则的提取,根据提取得到的规则对遥感图像的目标进行分类识别.通过对实测遥感图像中飞机和舰船目标的识别实验,验证了此算法对遥感图像目标具有较高的识别率.
遥感图像 目标识别 分类器 粒子群优化
