军民融合推进国防动员准备的重点问题

中央军委习近平主席强调指出：要进一步做好军民融合式发展这篇大文章,坚持需求牵引,政府主导,努力形成基础设施和重要领域军民深度融合的发展格局。习主席的这一重要指示对军民融合深度发展提出了总体要求,明确了把握的原则、责任主体和领域范围。军地各级应紧紧抓住国家、军队全面深化改革的历史机遇,统筹经济建设和国防建设,利用军地优势资源,拓展国防动员领域,构建融合发展机制,合力破解矛盾问题,扎实推进国防动员准备,努力提升能打胜仗和应对各种突发情况能力,为维护国家安全发展提供可靠保障。     

基于二次特征提取的神经网络信号源个数估计方法

信源数目估计对阵列信号空间谱估计非常关键,但容易受到相关噪声环境和相关信号源的影响。为此,提出一种基于二次特征提取的源数估计算法。首先,利用阵列信号协方差矩阵的特征值和特征向量,提取6组二次特征参数;然后,利用这些参数对神经网络进行训练;最后,利用训练好的神经网络进行信源数目估计。由于稳健性强,该算法非常适合在复杂电磁环境下使用。仿真试验结果表明,该算法在低信噪比、相关噪声和相关信号源条件下均具有良好的估计性能。因此,该算法应用前景广阔。     

中共海南省委常委召开议军会暨党管武装述职大会

正2013年12月6日,中共海南省委书记罗保铭在省军区主持召开2013年度省委常委议军会暨全省党管武装工作述职大会,深入学习领会中央军委习近平主席视察海南时所作的重要指示精神以及党的十八届三中全会关于军民融合深度发展的重要论述,认真研究国家经略南海     

适应全面深化改革新形势 在新的起点上推动军民融合深度发展

党的十八届三中全会强调,要紧紧围绕建设一支听党指挥、能打胜仗、作风优良的人民军队这一党在新形势下的强军目标,推动军民融合深度发展。这是党中央深刻把握国防和军队建设规律作出的战略决策。我们要认真贯彻习近平主席关于国防和军队建设一系列重要指示和党的十八届三中全会精神,进一步解放思想、把握机遇,积极适应全面深化改革新形势,在新的起点上推动军民融合深度发展。     

融合拓展强军路——江苏省深入推进军民融合式发展的实践与探索

正中央军委主席习近平指出:"要进一步做好军民融合式发展这篇大文章,坚持需求牵引、国家主导,努力形成基础设施和重要领域军民深度融合的发展格局",这是在全面建成小康社会进程中实现富国和强军相统一的重大战略举措,是加快转变经济增长方式和战斗力生成模式的重要途径。近年来,江苏省委、省政府和省军区认真贯彻习主席重要指示,始终牢记发展不忘国防、致富更要拥军,军地携手开启了军民融合式发展的新征程。     

深度不确定的战场环境下鲁棒战术决策方法

针对日益复杂的战场环境研究了深度不确定战场环境下的战术决策问题。结合鲁棒决策的特征,提出一套将情景规划与定量方法融合于鲁棒决策分析方法中的决策流程;并结合战争复杂性、不确定性的特性,将深度不确定环境下的鲁棒决策方法应用于战术决策的制定当中,从战场情景规划到基于综合集成方法的鲁棒战术决策模型,给出了具体的生成过程。     

基于Hopfield神经网络算法的雷达干扰资源分配

为了使有限的雷达干扰资源发挥最佳的干扰效果,基于干扰效益最大准则建立了雷达干扰资源优化分配模型。提出了基于Hopfield神经网络算法的干扰资源优化分配方法,利用该方法能够在可行的解空间中找出满足能量函数和约束条件的全局最优分配方案。并与干扰资源蚁群优化分配算法进行了比较,理论推导与仿真实验表明该方法的可行性与有效性,且比蚁群分配算法具有更快的收敛速度和更好的健壮性。     

聚焦军用技术民用化推动军民融合深度发展——江麓机电集团有限公司承担强军、壮民双重使命纪实

原国务院总理温家宝对江麓公司的发展道路给予了充分的肯定：“这些年,江麓的变化很大,关键是我们走了一条正确的道路,就是军民结合。”     

声音

不断提高军队信息化条件下威慑和实战能力;加强国防科研和高新技术武器装备发展;推动军民融合深度发展。     

基于Hamming网络的空袭目标评估模型

针对空袭目标威胁程度评估问题,在模糊优化模型的基础上,提出了一种基于Hamming神经网络的求解方法.该方法将神经网络与模糊优化模型相结合,既方便了原问题的描述又简化了问题的求解,发挥了二者的集合优势.经仿真试验证明了该模型的有效性.该方法为此类问题的研究提供了一种有效、可靠的新途径,同时它也是模糊理论与人工神经网络相结合的理论方法的有益尝试.