台军顾问团秘密援越十五年

1954年5月，越南人民经过8年的艰苦抗战，终于取得了抗法战争的胜利。然而，越南并未实现国家统一，在美国为首的西方国家支持下，越南南部成立了以吴庭艳为“总统”的“越南共和国”，与胡志明领导的越南民主共和国相对抗。台湾当局为培植和加强反共力量，积极加入援助南越行列，派出“驻越军事顾问团”，开始了长达15年的援助南越行动。     

利用最小二乘支持向量机求解潜艇内外磁场映射模型

为提高潜艇磁隐身能力,应对潜艇固定磁场进行实时监测,提出利用最小二乘支持向量机的潜艇内外磁场映射方法。结合内外映射法和最小二乘支持向量机原理,通过交叉验证优化模型参数,建立由内到外的潜艇磁场映射模型。以潜艇外部垂向固定磁场变化量为分析对象,仿真和实验结果均与标准值吻合良好。与径向基神经网络算法相比,该方法的泛化能力和推算精度有明显提高,且更符合工程实际,对闭环消磁技术的研究具有指导意义。     

美军内置机载武器仿真技术探索

仿真技术不仅应用于武器系统的开发过程,并且在武器系统与载机间的各项试验中也发挥着愈发重要的作用。本文介绍了美军新型杰达姆炸弹GBU-38与B-1B轰炸机的机弹分离试验,该试验将飞行前后的仿真数据与飞行实测弹道进行了对比分析,以期改进内置机载武器投放模型的准确性及精度,该试验对我国发展内置机载武器的研究具有重要参考价值。     

信息化战场中基于智能体聚类的信息处理

研究了信息战条件下信息的处理问题,通过分析信息化战场条件下战场环境和人员的特点,提出了一种基于智能体聚类的信息处理方法,通过该方法来实现战场信息的通信、传输、交换从而协助指挥员决策。该方法的特点是可以根据战场的环境进行聚类,降低了信息的复杂度从而保证及时有效地传递消息。该方法通过智能体平台实现,具有一定智能性并减少了指挥员的决策难度,对指挥自动化而言是一个很好的实例。     

自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.     

大白山下尚武情——大兴安岭呼中区委区政府支持武装工作侧记

巍巍的大白山见证着他们兴武，爱军的豪迈，武装战线上的后备军人感受着他们浓浓的尚武之情。几年来，大兴安岭呼中区全力支持人武工作，在大白山下演绎一个又一个动人的故事。     

最小二乘支持向量机在蓄电池剩余容量建模中的应用研究

蓄电池容量是表征蓄电池工作性能的重要指标,但铅酸蓄电池剩余容量难以建模。将蓄电池检测系统测量的电压、电流、密度作为输入,荷电状态为输出,并基于最小二乘支持向量机对蓄电池充放电过程剩余容量进行了建模仿真,实现了对蓄电池剩余容量的实时预测。分析了最小二乘支持向量机参数对建模的影响,并对几种建模方法进行了比较。结果表明:该方法具有预测精确度高、推广能力强、运行时间短等优点。最小二乘支持向量机在小样本、非线性建模方面的应用表明:它在拟合精度和预测能力上都比传统方法有一定的提高,具有良好的应用前景。     

基于访问特征负载预测的负载均衡算法

为了提高web集群负载均衡的效果，结合web服务用户访问静动态内容的特征，提出了一种基于访问特征负载预测的负载均衡算法。首先建立网络带宽负载和CPU、内存综合性能负载的小波包一支持向量机回归混合预测模型；然后根据用户请求的类型，结合负载预测的结果对任务进行分配和调度。仿真结果表明：与传统的基于负载预测的负载均衡算法相比，基于访问特征负载预测的负载均衡算法能达到更好的负载均衡效果，从而有效提高web集群的整体性能。