针对航迹中断导致前后航迹不连贯的问题，提出一种基于模糊理论和证据组合的被动段弹道导弹中断航迹关联方法。首先，对新旧航迹分别进行航迹滤波和航迹预测处理，将获取的同一时段数据作为关联样本；通过对同时刻样本点之间各特征距离信息的模糊处理，获取关联隶属度，进而转化为证据理论中的基本概率指派；然后对各证据进行组合，得到各时刻的关联结果；最后根据连续时长内样本点的关联判定，得到最终的关联结果。仿真结果验证了所提方法的有效性。

针对子母弹打击航空母舰的毁伤进行了评估研究。通过分析舰载机保障系统组成结构和主要设施的易损性，运用模糊层次分析法建立了毁伤评估模型，分别通过三角模糊数互补判断矩阵、互反判断矩阵确定了主设施、子设施权重和主设施综合毁伤值。基于主设施权重和综合毁伤值评估了系统的毁伤程度。根据某子母弹的打击效果进行了算例分析，结果表明了算法的有效性，并反映了航母毁伤评估以系统作战效能变化为依据的特点。

分析空间激光通信移动平台角运动和框架偏转之间的速度耦合关系，给出克服移动平台角运动的视轴稳定方法，针对视轴稳定系统中存在的非线性、多干扰问题，应用自抗扰控制法对三轴视轴稳定系统进行分散独立控制，采用模糊理论对自抗扰控制器的相关参量进行自整定.仿真和模拟实验表明：在1 Hz条件下，相对于参量辨识控制法，模糊自抗扰控制法的抗扰动隔离度提高了7.4 dB；在模拟扫频实验条件下，将1~2 Hz与2~4 Hz的扰动实验区间进行比较，模糊自抗扰控制法的抗扰动隔离度下降仅2.2 dB.模糊自抗扰控制具有较好的快速响应性、较小的超调和频率适应性，能够满足系统稳态准确度的要求，并能克服平台角运动耦合、不确定性扰动问题.

针对现代复杂战场环境下威胁等级评估信息的不确定性，结合模糊数学及贝叶斯网提出了基于模糊贝叶斯网的威胁等级评估方法。在充分考虑威胁源相对于UCAV的距离、方位角对其隐身能力影响的基础上，从不确定性知识的概率化入手，综合天气、威胁类型、距离、方位角等不确定因素对威胁等级进行评估，采用加拿大Norsys软件公司的Netica软件建立贝叶斯网威胁评估模型并进行仿真。结果表明，该方法能快速、准确地评估威胁等级，具有一定的参考价值。

为改进传统工业CT图像弱边缘检测效果及速度不佳问题,研究了基于分步式模糊推理法与改进解模糊算法的CT图像弱边缘检测方法。选取了相关度、一致性测度、梯度作为模糊化特征,推理过程中相对于整体推理法,采用了Mandani推理法依据简化的推理规则表进行分步模糊推理,在解模糊过程中依据隶属度函数图像提出改进解模糊方法。通过实验验证得出分步推理法对CT图像弱边缘的检测效果更好。在保证解模糊精度的前提下,采用重心法改进的解模糊法,相对传统方法计算速度有了很大提高。

由于冷轧带钢表面缺陷图像中存在过渡区, 在图像分割过程中既要利用灰度信息也要利用空间结构信息才能取得好的分割效果。因此, 本文研究了信息熵中的超熵以及模糊集理论, 根据超熵可以用来测度图像的空间结构, 模糊集可以描述出图像灰度过渡区的特性, 提出了一种基于超熵和模糊集理论的图像分割算法。结合超熵和模糊集理论构建出模糊超熵, 通过计算图像的最大模糊超熵所对应的最优隶属度函数参数组合确定了分割阈值, 并利用该阈值完成图像分割。将该算法与Ostu以及一维最大模糊熵分割算法相比较, 结果显示, 本文算法能够准确地从背景中提取缺陷, 有效地抑制了过分割现象。利用提出的误分割率和有效信息率对分割后的图像进行定量评价, 结果表明, 用本文算法分割后的图像有效信息率在3种方法中最高, 均在82.7%以上, 同时误分割率均低于2.1%。

针对多传感器数据融合过程中，各传感器可靠度估计困难的问题和如何对各传感器测量数据进行融合，提出了一种基于模糊理论的多传感器数据融合方法并研究了它在测量中的应用过程。该方法首先利用容许函数计算各传感器测量数据间的一致性以剔除系统误差数据，然后将测量数据进行模糊化，最后用模糊贴近度获得多传感器测量的数据融合结果。该方法计算简单，客观地反映了各传感器测量数据的一致性和可靠程度。测量应用实例验证了其在工程中的可行性，体现了稳定性和可靠性高的传感器在测量数据融合中的“优越性”，运算过程简洁、快速、有效，便于实时测量操作。

在分析现有模糊增强算法的基础上,提出了一种基于图像灰度特性的隶属度函数,该隶属度函数减少了人为设定的参数,并利用最大熵原理实现了参数的优化设置。然后将提出的隶属度函数应用到多层次的模糊增强算法中。通过对红外图像的仿真实验表明,该算法能够提高图像的对比度,突出图像中不同层次的灰度信息和边缘信息,取得了较好的增强效果。