高铁时代铁路运输动员面临的问题及对策

面对高铁时代给铁路军事运输发展带来的契机,铁路运输动员应挖掘潜力,大力提升铁路“大动脉”功能;围绕快速客运通道,构建部队驻地与铁路场站的路网衔接;完善动员运行机制,实现铁路运输动员的精细高效;加强保障队伍建设,提升铁路运输人才队伍整体水平;加快指挥网络建设,提高信息化建设水平,实现动员的快捷高效。     

注意研究高速铁路对未来作战的影响

根据铁道部提出的最新规划,到2012年底,我国客运专线和城际铁路的营运里程将达到1.3万公里。届时,我国将超越日本和德国等高铁建设起步较早的国家,成为全球高铁运营里程最长的国家。作为现代化国防建设的重要支撑,高速铁路的快速发展对我国的军事交通运输乃至未来作战将产生深远而积极的影响。     

高铁站房大空间高架候车层消防设计

以某高铁站房高架候车层为例,针对站房内高架候车层大空间结构设计不符合国家现行消防标准的情况,提出将“燃烧岛”、“防火舱”等概念用于大空间高架候车层消防设计的思路.通过多种火灾场景及疏散场景的设定,利用FDS模拟烟气蔓延、利用Pathfinder模拟人员疏散的方法验证了其消防设计方案的可行性,为“燃烧岛”、“防火舱”等概念用于大空阃消防设计提供借鉴.     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

生成式对抗网络在SAR图像处理中的应用综述

合成孔径雷达自动目标识别技术是SAR图像处理领域的研究热点,但数据样本不足的情况导致SAR-ATR应用研究受到局限。传统扩充SAR数据集的图像仿真技术模型复杂、计算量大,生成图像不够逼真。生成式对抗网络GAN不需要目标先验信息,可以直接从真实图像数据中生成逼真的图像,具有低损耗和端到端的优点,因此相较于传统方法其更适用于小样本SAR数据高质量扩充。围绕GANs在SAR图像处理中的研究应用展开叙述,介绍了获取目标SAR图像的方法,包括传统的仿真技术和基于深度学习的GANs技术;从目标图像和场景图像等2个方面介绍了GANs训练的常用SAR数据集;针对不同数据集的应用场景,重点介绍了GANs网络在目标SAR图像生成、SAR超分辨率重建、SAR和光学影像融合等3个方面的最新研究进展;最后,结合深度学习和SAR目标特性,给出了GANs网络在SAR图像应用方面的后续发展建议。     

基于熵权的战场通信网络节点重要性评价

以旅级战场通信网络为研究对象,战场通信网络节点的通信量为依据,选取战场通信网络节点的数据发送吞吐量、接收吞吐量和转发吞吐量作为评价指标,利用仿真工具建立了战场通信网络的仿真模型和业务模型,通过仿真运行统计得出各通信网络节点的评价指标数据,采用熵权法计算出各通信网络节点的熵权,实现通信网络节点的重要性排序并进行了验证。计算结果表明:利用战场通信网络节点的通信量和熵权法能有效客观地评价战场通信网络节点的重要性,可为决策部门提供数据参考。     

网络异构信息的张量分解聚类方法

提出基于张量分解的聚类算法,能够同时处理网络中多类型、多语义关系的异构信息。网络信息体系中的各种异构信息被建模为一个多维张量,异构信息之间丰富的语义关系建模为张量中的元素。提出有效的张量分解方法,将不同类型的信息对象一次性划分到不同的簇中。在人工合成的数据集和真实数据集上的实验结果表明:该聚类方法可以很好地处理网络信息体系中的异构信息聚类问题,并且性能优于现有的聚类方法。     

自由环境下网络数据采集与分析

以小波分析的原理与算法为基础提出一种新的自由环境下网络数据采集与分析方法,使用这种方法可以监测网络的状态、数据流动情况以及网络上传递的信息。当信息以数据流的形式在网络上传输时,在互联网的入口处设置监测系统,便可以源源不断地将网上传输的信息截获。通过该监控技术可以任意采集和分析因特网上的各种信息,如网页访问http,电子邮件email,Telnet,Ftp等,以及这些信息中的用户名和密码,并对采集到的数据进行分析和还原。一旦发现有黑客行为、恐怖分子信息、邪教信息、反民族信息等非法信息,技术系统会自动捕获,并将有关的信息(包括:非法信息来源的IP地址、目的地址等)发送至监控中心,监控中心根据需要可通过功能设定,对非法可疑的IP地址锁定实施24小时自动跟踪。从而及时发现网络犯罪,保护网络与信息安全。     

近程防空武器网络化跟踪系统

研究多探测器航迹滤波与互联新技术与新方法,把数据融合的基本理论和计算机网络技术应用于近程防空武器的跟踪系统中,得到了近程防空武器网络化跟踪系统的框架.应用数据融合和计算机网络技术可以提高近程防空武器的使用效率.     

微信:网络舆论战的新利器

微信以惊人的速度发展,成为时下最热门的社交信息平台和绝大多数手机用户的一种生活方式。微信是舆论生成和扩散的重要平台,其多元化的信息、多渠道的传播以及创新的特点,为网络舆论战带来了全新的机遇。把握微信的信息传播特点,有效针对特定对象人群,采取积极主动的方式开展网络舆论宣传与自我防御,使微信成为舆论战发展的有力工具,是新时期开展网络舆论战的必然选择。     

军事数据工程基本问题分析

军事数据工程以军事数据为研究对象,以军事系统工程为基本的研究方法,以数学和计算机为研究工具,为国防军队建设和作战指挥决策提供数据应用服务。关于军事数据的基础理论与应用实践可以追溯到遥远的古代军事与战争活动,进入信息化时代以来,军事数据的基础理论与应用实践已发展到军事数据工程阶段。     

基于Petri网的综合电子系统仿真网络设计与分析

针对综合电子系统仿真过程中存在的网络拓扑结构实现、信息要素对应及网络数据安全问题,采用Petri网理论设计了综合电子系统总体网络仿真方案并加以实现。在验证方案正确性的基础上,以某型步兵战车综合电子系统网络为研究对象,对其子网性能指标进行了分析,验证了系统网络仿真方案的有效性,为综合电子系统仿真及分析提供了借鉴。     

用高速网络改进“宙斯盾”作战系统

在这篇文章中,我们研究了用一个双光纤环形网络代替现在的海军舰载“宙斯盾”实时作战系统的通信网络的可能性。这个网络将把所有传感器、武器、电子设备和计算机连接到一个单独的通信网络上,该网络具有简单的拓朴结构和较高的数据传输能力以及安全性。 可以期望该网络将能满足下一代水面作战舰艇的要求。可以期望以现有“宙斯盾”作战系统结构为基础建造未来的系统,变成更复杂的,但仍能保持良好综合的和容易操作的作战系统。这个以FDDI(光纤分布式数据接口网络)为基础的高速网络能够满足更高的带宽要求,并能与舰上实时通信设备和其它通信设备综合。本文完全可以证明FDDI不仅能成功地代替舰载作战系统的现有通信网络,而且还提供更好的服务。还有几个非常重要的其它优点,包括重量和体积的极大减小和降低对电磁干扰的灵敏度等。     

分布式计算机网络数据加密研究

针对C~3I 系统对分布式计算机网络数据加密的特定需求,重点对网络加密方式,密码装置、软件编程设计等核心问题进行了研究。可对数据加密总体设计与软件概要设计提供参考。     

分布式计算机网络数据加密研究

针对C~3I 系统对分布式计算机网络数据加密的特定需求,重点对网络加密方式、密码装置、软件编程设计等核心问题进行了研究。可对数据加密总体设计与软件概要设计提供参考。     

双总线话音/数据综合交换PABX的用户电路

一、引言对于实现办公室自动化,用数字 PABX 实现话音/数据的综合交换是一个重要手段。而用电路交换方式实现综合又是比较简单、经济的办法。可是在 PABX 中数字话音的电路交换是靠 T、TST 等型式的数字交换网络实现的。能用这些网络既交换话音又交换数据吗?原则上是可以的。只要把数据流变换成一定速率的码流,插入数字交换网络的某一时隙,就可以用时隙交换实现数据的交换。但是,这些网络本来是设计成交换数字话音的,用于交换数     

基于深度置信网络的火炮炮口振动预测研究

火炮炮口振动数据准确预测后,可以对火炮随机振动误差进行补偿,对高机动条件下提高装备火控系统的精度具有重要意义。机器学习方法的进步为提高数据预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度置信网络的火炮炮口振动预测模型,通过定义阶段、预处理阶段、训练阶段、测试阶段和评价阶段5个阶段,对火炮炮口振动数据进行了预测。结果表明,深度置信网络对炮口振动数据预测可以根据历史数据提取更丰富的数据特征,相较于传统BP神经网络,可以达到更好的预测精度。     

大数据时代高职院校网络思政教育精细化探究

大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等新一代信息技术的集成运用,为高职院校网络思政教育带来新的机遇与挑战,本文以马克思主义理论为指导,运用教育学、计算科学、管理学等学科综合性研究的理论视角,剖析高职院校网络思政教育存在的现实矛盾,提出网络思政教育精细化的概念,尝试探索出大数据时代高职院校网络思政教育精细化的三大路径,为大数据时代高职学生思想政治教育工作提供可遵循的实践范式。     

基于粗糙集-神经网络编队协同空战决策系统

为了提高空战决策的实时性和准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到编队协同空战战术决策研究中,提出了应用SOM网络-粗糙集-BP网络集成进行编队协同空战战术决策的方案:应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值;利用粗糙集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间上;在这个子空间上用BP网络进行逼近.2:4编队空战实例仿真结果验证该方案的可行性,在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它空战决策系统.     

基于网络演算理论计算车电系统总线的最大时延

以车电系统总线为研究对象,以网络演算理论为数学工具,提出一种基于网络演算理论的车电系统总线的最大时延计算模型.通过仿真实验得到了车电系统总线中各个信息帧的到达曲线、高优先级的信息帧集合的到达曲线、服务曲线和最大时延的数值结果.与相关研究相比,所建模型输入参数少,计算量小,可以快速求解车电系统总线的最大时延,具有良好的适应性和通用性,可以作为车电系统总线分析、设计与优化的理论支持工具.