·12·2010，（5）：12～15战术导弹技术TacticalMissileTechnologySept，
［1300（2010）05-0012-04文章编号］1009-
基于主成分分析的防空导弹武器综合评价
刘广军，丁哲峰，罗小明
（装备指挥技术学院，北京101416）
［摘
要］以防空导弹综合评价为例，应用SPSS软件，验证了主成分分析在武器装备综合评价中的正确性和有
效性．结果表明，应用主成分分析进行综合评价，充分利用了武器装备指标数据；依据指标间相关程度，自动生成权重，避免了人为因素干扰；简化了武器装备的综合评价工作，能够为武器装备论证及采办提供科学的依据．［关键词］武器装备；
指标；
综合评价；
主成分分析；
SPSS
+
［中图分类号］TJ761．13
［文献标识码］A
ComprehensiveEvaluationonAir-defenseMissilesBasedonPCA
LiuGuangjun，DingZhefeng，LuoXiaoming
（TheAcademyofEquipmentCommandandTechnology，Beijing101416，China）
Abstract：Withtheexampleofair-defensemissile’scomprehensiveevaluation，thevalidityandtheef-fectivenessofusingPCAinweaponequipmentscomprehensiveevaluationaretestedbySPSS．Theresultsshowthatthedataoftheequipmentismadefulluseof，theweightcanbegeneratedautomaticallybythedegreeofcorrelationsbetweentheindexes，thentheinfluenceofartificialfactorscanbeavoided．Thecomprehensiveevaluationoftheweaponequipmentsissimplified．Ascientificbasisisgivenforweaponequipmentsdemonstrationandpurchase．Keywords：weaponequipments；nalysis）；
index；
comprehensiveevaluation；
PCA（principalcomponentsa-SPSS（statisticalpackageforthesocialscience）
1引言
在武器装备的论证、采办过程中，经常需要对多个能够完成同一作战使命任务的武器装备方案进行综合评价，并进行排序、选优，为了能够全面准确地反映被评价武器装备的真实特征及其发展规律，需要考虑被评价武器装备的众多评价指标，需要对反映武器装备特征的多个指标进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析和评价．
［作者简介］刘广军，博士，副教授．［收稿日期］2009-07-16
多指标大样本为武器装备综合评价提供了丰富的信息，也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多指标之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，给评价工作带来不便．盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论；如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的，一方面导致问题复杂性的增大，另一方面，导致评价信息的大量重叠，可能抹杀武器装备真正的特征与内在规律，造成评价工作的失误．
·13·
战术导弹技术
TacticalMissileTechnology
Sept，2010，（5）
m
解决思路是对相关数据进行某种形式的综合处理，用一项或较少几项不相关的综合指标来反映武
器装备总体信息，主成分分析方法是这一思想的具体体现．
主成分个数，使Σλk/Σλi达到一定值（一般取
k=1
i=1
k=1
p
Σλk/Σλi＞85%）；
i=1
mp
（b）选取大于1的特征根个数为主成分个数；（c）绘制特征根数与特征根值的碎石图，通过观察碎石图确定主成分个数．
（4）求λ1≥λ2≥…≥λm对应的特征向量a1
'
≥a2≥…≥am，它们标准正交，则Fi=aiX为X
2，…，m）；的第i主成分（i=1，
2
2．1
主成分综合评价基本思想与步骤
主成分综合评价基本思想
主成分分析（PrincipleComponentAnalysis，简
称PCA）是一种通过降维方法把多项相关指标化为少数几个不相关的综合指标（即主成分）的多元数
［1-2］
．主成分分析是将分量相关的原始据处理方法
变量，借助于正交变换，转化为不相关的新变量，
（5）计算第i（i=1，2，…，n）个样本对m个主
i
2，…，m）；成分的得分Fk（k=1，
（6）建立综合评价函数F进行综合评价，其中，
对第i个样本的综合评价值为：
ii
Fi=α1·F1+a2·F2+…+αm·Fim
并以方差作为信息量的测度，取累计贡献率大的若
干成分作为主成分，这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，通过主成分分析，可以抓住事物的主要矛盾，极大地简化评价工作，并且充分利用全部数据所包含的信息，依据指标间的相关程度自动生成权重，无需专家咨询，避免了人为确定权重的弊端，具有较强的客观性．
2．2主成分分析综合评价基本步骤［3］
设X=（X1，X2，…，Xp）为p维样本数据（1）数据的标准化，xn，j=1，2，…，p）
式中，xij为第i个样本第j个分量取值，x为xij的标准化数据，xj为数据样本第j个分量的均值，Sj为数据样本第j个分量的均方差，n为样本点数，p为原变量维数，且
1n
xj=Σx，S=
ni=1ijj
－
－
*ij
*ij
（1）
其中，权重αi由对应主成分权重贡献率确定，即αk=
λk
i=1
Σλi
p
（k=1，2，…，m）．
3实例分析
xij－xj
=（i=1，2，…，
Sj
－
以防空导弹总体性能评价为例，选取国外5种型号的防空导弹，分别为响尾蛇、沙伊纳、罗兰特、阿达茨和超高速动能导弹，5种防空导弹的主要性
［4］
能参数及度量如表1所示．
应用SPSS软件计算的主要结果（操作过程略）如表2（总方差分解表）、表3（旋转后的因子载荷矩阵）、表4（主成分系数矩阵）和图1（碎石图）所示．
由表2可见，协方差矩阵R的前两个特征根分相应的累计方差贡别为λ1=4．940，λ2=1．893，
献率分别为61．753%，23．660%，前两个主成分的累积方差贡献率已高达85．413%，超过85%，足以反映总体的大部分信息，但是，经分析发现，前两个主成分不能反映单发杀伤概率和系统反应时间两项重要指标．
因此，在本例中，由碎石图来确定主成分个数，碎石图纵坐标为特征值（Eigenvalue），横坐标为主成分个数（ComponentNumber），从图1中可以看出前四个主成分特征值较大，图中折线陡峭，从第五个主成分开始，折线平缓，因此，本例中选择4个主成分．
[
n×p
n－1
Σ（xij－xj）n－1i=1
2
]
1（2）计算数据（xij）的协方差矩阵R．当数据
n×p
*
标准化后，R即为数据（xij）
（3）确定主成分个数
的相关系数矩阵R；
确定主成分个数可以采取三种方法，可视具体情况选择．
（a）求R的特征值λ1≥λ2≥…≥λn，λk/Σλi
i=1p
称为主成分Fk的贡献率，Q=Σλk/Σλi为主成分
k=1
i=1
mp
F1，…，Fm（m＜p）的累计贡献率，取m（m＜p）为
·14·2010，（5）战术导弹技术TacticalMissileTechnologySept，
表1
型号响尾蛇沙伊纳罗兰特阿达茨超高速动能导弹
最大作战距离/m[***********]0000
地空导弹武器系统主要性能参数及度量
指标
最小作战距离/m[**************]0
最小作战高度/m5015151520
最大飞行速度/Ma2．22．51．83．04．6
/g2535203540
单发杀伤概率/%7080808585
系统反应时间/s108885
最大作战高度/m[***********]00
表2
主成分1
2345678
合计4．
9401．8930．7650．4021．39E－016－5．36E－017－1．71E－016－5．02E－016
特征根及其贡献率（总方差分解表）
平方荷载总计
累积方差贡献率
61．753
85．41394．980100．000100．000100．000100．000100．000
合计
4．9401．8930．765
方差百分比
61．75323．6609．566
累积方差贡献率
61．753
85．41394．980
原始特征值方差百分比61．
75323．6609．5665．0201．74E－015－6．70E－016－2．14E－015－6．28E－015
1
最大作战距离最大作战高度最小作战距离最小作战高度最大飞行速度最大机动过载单发杀伤概率系统反应时间
0．258－0．489－0．9940．9340．812
2－0．105
30．341
40．1050．3480．169－0．1590．5410．2430．801
0．4480．953－0．8340．8170．3480．405
－0．1360．252－0．2020．1790．9000．358
表4
1
最大作战距离最大作战高度最小作战距离最小作战高度最大飞行速度最大机动过载单发杀伤概率系统反应时间
主成分系数矩阵
主成分2－0．084－0．2170．5880．0160．219－0．3440．076－0．475
30．9380．3680．0450．066－0．198－0．018－0．434－0．005
4－0．202－0．131－0．4630．1840．4151．1230．2870．470
主成分上的载荷分别为－0．994，0．934和0．812；第2主成分则主要由最小作战高度、最大飞行速度和最大机动过载决定，它们在主成分上的载荷分别为0．953，－0．834和0．817；第3主成分主要由单发杀伤概率决定，它在主成分上的载荷为0．9；第4主成分主要由系统反应时间决定，它在主成分上的载荷为0．801，也可以说，单发杀伤概率和系统反应时间两项指标相对其他6项指标具有较强的独立性．
4个主成分的表达式分别为：由表4，
F1=－0．041X1+0．383X2－0．103X3－0．418X4－
0．133X5－0．083X6+0．253X7－0．119X8
－0．0410．383－0．103－0．418－0．133－0．0830．253－0．119
由表3可以看出，第1主成分主要由最大作战高度、最小作战高度和最小作战距离决定，它们在
·15·
战术导弹技术
TacticalMissileTechnology
Sept，2010，（5）
F2=－0．084X1－0．217X2+0．588X3+0．016X4+
0．219X5－0．344X6+0．076X7－0．475X8
F3=0．938X1+0．368X2+0．045X3+0．066X4－
0．198X5－0．018X6－0．434X7－0．005X8
F4=－0．202X1－0．131X2－0．463X3+0．184X4+
0．415X5+1．123X6+0．287X7+0．47X8
由公式（1）得综合评价函数为：
F=0．6175F1+0．2366F2+0．0957F3+0．0502F4
其中，权重由表2得到．
5种型号防空导弹对四个主成分的得分可以在用SPSS进行主成分分析选择设置时，通过保存新变量的方式计算出来，如表5的第2至第5行所示，利用公式（3）计算可得到5种防空导弹综合评价的排序结果．
表5
5种防空导弹对各主成分得分及综合评价结果
响尾蛇
F1F2F3F4F排序结果
沙伊纳
罗兰特0．5932
阿达茨0．5020
超高速动能导弹0．01071．70450．45130．30150．46821
些主要成分，合理确立主要综合性能指标，从而有效地利用大量统计数据进行定量分析．
4结束语
由于在武器装备采办领域引入了市场机制，如何采用科学方法，对多种同一类型武器进行综合评价，优选综合性能优良的武器装备值得深入研究，同常用综合评价方法相比，采用主成分分析方法，利用了武器装备的大量统计试验数据，依据指标间相关程度，自动生成权重，有效避免了人为因素的干扰，评价结论可信度高．
主成分分析方法也存在一定的局限性，如在进行主成分个数的选取时，如果主成分个数选取过少，个别与其它指标相关性较弱的重要指标可能无法反映出来，必须通过增加主成分个数来解决；另外，主成分分析应用于综合评价，评价结果是一次性的，增加新样本或者减少原样本都会使原来的评价结果失去意义，使用时需要引起重视．
［参
考
文
献］
－1．73280．6269－0．04531．4045－0．11800．2260－1．1775
0．32352
－0．4256－0．8851－0．0347－0．3591
－0．6028－1．2076－1．57591．16650．22133
0．16804
［1］何晓群．多元统计分析（第二版）［M］．北京：中国人
2008（9）：152-191．民大学出版社，
［2］薛薇．SPSS统计分析方法及应用［M］．北京：电子工
2008（5）：326-348．业出版社，
［3］张鹏．基于主成分分析的综合评价研究［D］．南京理
2004．工大学，
［4］杨建军．武器装备发展系统理论与方法［M］．北京：国
2008（1）：207．防工业出版社，
主成分分析应用于综合评价，通过研究较少指
标，达到反映较多信息的目的，简化了综合评价，特别适合于处理指标数量众多，而这些指标之间又存在相关性的综合评价问题．通过主成分分析，能够从被评价事物之间错综复杂的内部关系中找出一
櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂
英国海军“海蝰蛇”防空导弹完成试验
2010年8月，英国皇家海军在地中海成功完成
“海蝰蛇”，“海蝰蛇”防空导弹的试验．试验期间导弹直接击中了一个掠海飞行、时速达数百英里的机动目标．
“海蝰蛇”导弹使用的“桑普森”相控阵雷达，具有海平面以上30m、方圆400km的搜索范围，使导弹能够对高速低空飞行的反舰导弹作出反应．
“海蝰蛇”在导弹飞行期间，该雷达向“海蝰蛇”导弹发送目标位置更新，使用推进器将导弹横向转移数米，从而使弹头进入机动目标范围内．
英国国防装备保障局复杂武器部门负责人表2010年晚些时候，“海蝰蛇”示，防空导弹将在“无畏”号45型驱逐舰上进行能力测试．
王
惠
摘
·12·2010，（5）：12～15战术导弹技术TacticalMissileTechnologySept，
［1300（2010）05-0012-04文章编号］1009-
基于主成分分析的防空导弹武器综合评价
刘广军，丁哲峰，罗小明
（装备指挥技术学院，北京101416）
［摘
要］以防空导弹综合评价为例，应用SPSS软件，验证了主成分分析在武器装备综合评价中的正确性和有
效性．结果表明，应用主成分分析进行综合评价，充分利用了武器装备指标数据；依据指标间相关程度，自动生成权重，避免了人为因素干扰；简化了武器装备的综合评价工作，能够为武器装备论证及采办提供科学的依据．［关键词］武器装备；
指标；
综合评价；
主成分分析；
SPSS
+
［中图分类号］TJ761．13
［文献标识码］A
ComprehensiveEvaluationonAir-defenseMissilesBasedonPCA
LiuGuangjun，DingZhefeng，LuoXiaoming
（TheAcademyofEquipmentCommandandTechnology，Beijing101416，China）
Abstract：Withtheexampleofair-defensemissile’scomprehensiveevaluation，thevalidityandtheef-fectivenessofusingPCAinweaponequipmentscomprehensiveevaluationaretestedbySPSS．Theresultsshowthatthedataoftheequipmentismadefulluseof，theweightcanbegeneratedautomaticallybythedegreeofcorrelationsbetweentheindexes，thentheinfluenceofartificialfactorscanbeavoided．Thecomprehensiveevaluationoftheweaponequipmentsissimplified．Ascientificbasisisgivenforweaponequipmentsdemonstrationandpurchase．Keywords：weaponequipments；nalysis）；
index；
comprehensiveevaluation；
PCA（principalcomponentsa-SPSS（statisticalpackageforthesocialscience）
1引言
在武器装备的论证、采办过程中，经常需要对多个能够完成同一作战使命任务的武器装备方案进行综合评价，并进行排序、选优，为了能够全面准确地反映被评价武器装备的真实特征及其发展规律，需要考虑被评价武器装备的众多评价指标，需要对反映武器装备特征的多个指标进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析和评价．
［作者简介］刘广军，博士，副教授．［收稿日期］2009-07-16
多指标大样本为武器装备综合评价提供了丰富的信息，也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多指标之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，给评价工作带来不便．盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论；如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的，一方面导致问题复杂性的增大，另一方面，导致评价信息的大量重叠，可能抹杀武器装备真正的特征与内在规律，造成评价工作的失误．
·13·
战术导弹技术
TacticalMissileTechnology
Sept，2010，（5）
m
解决思路是对相关数据进行某种形式的综合处理，用一项或较少几项不相关的综合指标来反映武
器装备总体信息，主成分分析方法是这一思想的具体体现．
主成分个数，使Σλk/Σλi达到一定值（一般取
k=1
i=1
k=1
p
Σλk/Σλi＞85%）；
i=1
mp
（b）选取大于1的特征根个数为主成分个数；（c）绘制特征根数与特征根值的碎石图，通过观察碎石图确定主成分个数．
（4）求λ1≥λ2≥…≥λm对应的特征向量a1
'
≥a2≥…≥am，它们标准正交，则Fi=aiX为X
2，…，m）；的第i主成分（i=1，
2
2．1
主成分综合评价基本思想与步骤
主成分综合评价基本思想
主成分分析（PrincipleComponentAnalysis，简
称PCA）是一种通过降维方法把多项相关指标化为少数几个不相关的综合指标（即主成分）的多元数
［1-2］
．主成分分析是将分量相关的原始据处理方法
变量，借助于正交变换，转化为不相关的新变量，
（5）计算第i（i=1，2，…，n）个样本对m个主
i
2，…，m）；成分的得分Fk（k=1，
（6）建立综合评价函数F进行综合评价，其中，
对第i个样本的综合评价值为：
ii
Fi=α1·F1+a2·F2+…+αm·Fim
并以方差作为信息量的测度，取累计贡献率大的若
干成分作为主成分，这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，通过主成分分析，可以抓住事物的主要矛盾，极大地简化评价工作，并且充分利用全部数据所包含的信息，依据指标间的相关程度自动生成权重，无需专家咨询，避免了人为确定权重的弊端，具有较强的客观性．
2．2主成分分析综合评价基本步骤［3］
设X=（X1，X2，…，Xp）为p维样本数据（1）数据的标准化，xn，j=1，2，…，p）
式中，xij为第i个样本第j个分量取值，x为xij的标准化数据，xj为数据样本第j个分量的均值，Sj为数据样本第j个分量的均方差，n为样本点数，p为原变量维数，且
1n
xj=Σx，S=
ni=1ijj
－
－
*ij
*ij
（1）
其中，权重αi由对应主成分权重贡献率确定，即αk=
λk
i=1
Σλi
p
（k=1，2，…，m）．
3实例分析
xij－xj
=（i=1，2，…，
Sj
－
以防空导弹总体性能评价为例，选取国外5种型号的防空导弹，分别为响尾蛇、沙伊纳、罗兰特、阿达茨和超高速动能导弹，5种防空导弹的主要性
［4］
能参数及度量如表1所示．
应用SPSS软件计算的主要结果（操作过程略）如表2（总方差分解表）、表3（旋转后的因子载荷矩阵）、表4（主成分系数矩阵）和图1（碎石图）所示．
由表2可见，协方差矩阵R的前两个特征根分相应的累计方差贡别为λ1=4．940，λ2=1．893，
献率分别为61．753%，23．660%，前两个主成分的累积方差贡献率已高达85．413%，超过85%，足以反映总体的大部分信息，但是，经分析发现，前两个主成分不能反映单发杀伤概率和系统反应时间两项重要指标．
因此，在本例中，由碎石图来确定主成分个数，碎石图纵坐标为特征值（Eigenvalue），横坐标为主成分个数（ComponentNumber），从图1中可以看出前四个主成分特征值较大，图中折线陡峭，从第五个主成分开始，折线平缓，因此，本例中选择4个主成分．
[
n×p
n－1
Σ（xij－xj）n－1i=1
2
]
1（2）计算数据（xij）的协方差矩阵R．当数据
n×p
*
标准化后，R即为数据（xij）
（3）确定主成分个数
的相关系数矩阵R；
确定主成分个数可以采取三种方法，可视具体情况选择．
（a）求R的特征值λ1≥λ2≥…≥λn，λk/Σλi
i=1p
称为主成分Fk的贡献率，Q=Σλk/Σλi为主成分
k=1
i=1
mp
F1，…，Fm（m＜p）的累计贡献率，取m（m＜p）为
·14·2010，（5）战术导弹技术TacticalMissileTechnologySept，
表1
型号响尾蛇沙伊纳罗兰特阿达茨超高速动能导弹
最大作战距离/m[***********]0000
地空导弹武器系统主要性能参数及度量
指标
最小作战距离/m[**************]0
最小作战高度/m5015151520
最大飞行速度/Ma2．22．51．83．04．6
/g2535203540
单发杀伤概率/%7080808585
系统反应时间/s108885
最大作战高度/m[***********]00
表2
主成分1
2345678
合计4．
9401．8930．7650．4021．39E－016－5．36E－017－1．71E－016－5．02E－016
特征根及其贡献率（总方差分解表）
平方荷载总计
累积方差贡献率
61．753
85．41394．980100．000100．000100．000100．000100．000
合计
4．9401．8930．765
方差百分比
61．75323．6609．566
累积方差贡献率
61．753
85．41394．980
原始特征值方差百分比61．
75323．6609．5665．0201．74E－015－6．70E－016－2．14E－015－6．28E－015
1
最大作战距离最大作战高度最小作战距离最小作战高度最大飞行速度最大机动过载单发杀伤概率系统反应时间
0．258－0．489－0．9940．9340．812
2－0．105
30．341
40．1050．3480．169－0．1590．5410．2430．801
0．4480．953－0．8340．8170．3480．405
－0．1360．252－0．2020．1790．9000．358
表4
1
最大作战距离最大作战高度最小作战距离最小作战高度最大飞行速度最大机动过载单发杀伤概率系统反应时间
主成分系数矩阵
主成分2－0．084－0．2170．5880．0160．219－0．3440．076－0．475
30．9380．3680．0450．066－0．198－0．018－0．434－0．005
4－0．202－0．131－0．4630．1840．4151．1230．2870．470
主成分上的载荷分别为－0．994，0．934和0．812；第2主成分则主要由最小作战高度、最大飞行速度和最大机动过载决定，它们在主成分上的载荷分别为0．953，－0．834和0．817；第3主成分主要由单发杀伤概率决定，它在主成分上的载荷为0．9；第4主成分主要由系统反应时间决定，它在主成分上的载荷为0．801，也可以说，单发杀伤概率和系统反应时间两项指标相对其他6项指标具有较强的独立性．
4个主成分的表达式分别为：由表4，
F1=－0．041X1+0．383X2－0．103X3－0．418X4－
0．133X5－0．083X6+0．253X7－0．119X8
－0．0410．383－0．103－0．418－0．133－0．0830．253－0．119
由表3可以看出，第1主成分主要由最大作战高度、最小作战高度和最小作战距离决定，它们在
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战术导弹技术
TacticalMissileTechnology
Sept，2010，（5）
F2=－0．084X1－0．217X2+0．588X3+0．016X4+
0．219X5－0．344X6+0．076X7－0．475X8
F3=0．938X1+0．368X2+0．045X3+0．066X4－
0．198X5－0．018X6－0．434X7－0．005X8
F4=－0．202X1－0．131X2－0．463X3+0．184X4+
0．415X5+1．123X6+0．287X7+0．47X8
由公式（1）得综合评价函数为：
F=0．6175F1+0．2366F2+0．0957F3+0．0502F4
其中，权重由表2得到．
5种型号防空导弹对四个主成分的得分可以在用SPSS进行主成分分析选择设置时，通过保存新变量的方式计算出来，如表5的第2至第5行所示，利用公式（3）计算可得到5种防空导弹综合评价的排序结果．
表5
5种防空导弹对各主成分得分及综合评价结果
响尾蛇
F1F2F3F4F排序结果
沙伊纳
罗兰特0．5932
阿达茨0．5020
超高速动能导弹0．01071．70450．45130．30150．46821
些主要成分，合理确立主要综合性能指标，从而有效地利用大量统计数据进行定量分析．
4结束语
由于在武器装备采办领域引入了市场机制，如何采用科学方法，对多种同一类型武器进行综合评价，优选综合性能优良的武器装备值得深入研究，同常用综合评价方法相比，采用主成分分析方法，利用了武器装备的大量统计试验数据，依据指标间相关程度，自动生成权重，有效避免了人为因素的干扰，评价结论可信度高．
主成分分析方法也存在一定的局限性，如在进行主成分个数的选取时，如果主成分个数选取过少，个别与其它指标相关性较弱的重要指标可能无法反映出来，必须通过增加主成分个数来解决；另外，主成分分析应用于综合评价，评价结果是一次性的，增加新样本或者减少原样本都会使原来的评价结果失去意义，使用时需要引起重视．
［参
考
文
献］
－1．73280．6269－0．04531．4045－0．11800．2260－1．1775
0．32352
－0．4256－0．8851－0．0347－0．3591
－0．6028－1．2076－1．57591．16650．22133
0．16804
［1］何晓群．多元统计分析（第二版）［M］．北京：中国人
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［2］薛薇．SPSS统计分析方法及应用［M］．北京：电子工
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［4］杨建军．武器装备发展系统理论与方法［M］．北京：国
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主成分分析应用于综合评价，通过研究较少指
标，达到反映较多信息的目的，简化了综合评价，特别适合于处理指标数量众多，而这些指标之间又存在相关性的综合评价问题．通过主成分分析，能够从被评价事物之间错综复杂的内部关系中找出一
櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂
英国海军“海蝰蛇”防空导弹完成试验
2010年8月，英国皇家海军在地中海成功完成
“海蝰蛇”，“海蝰蛇”防空导弹的试验．试验期间导弹直接击中了一个掠海飞行、时速达数百英里的机动目标．
“海蝰蛇”导弹使用的“桑普森”相控阵雷达，具有海平面以上30m、方圆400km的搜索范围，使导弹能够对高速低空飞行的反舰导弹作出反应．
“海蝰蛇”在导弹飞行期间，该雷达向“海蝰蛇”导弹发送目标位置更新，使用推进器将导弹横向转移数米，从而使弹头进入机动目标范围内．
英国国防装备保障局复杂武器部门负责人表2010年晚些时候，“海蝰蛇”示，防空导弹将在“无畏”号45型驱逐舰上进行能力测试．
王
惠
摘