协同知识建构视角下高中生计算思维能力培养模式的设计研究

培养学生具有一定计算思维能力以适应快速变化的大数据时代，是信息科技课程的教育重点。而目前高中阶段信息科技课程内容单一且重点在编程工具的普适性讲授上，对学生个性化思维的培养不足。文章在梳理协同知识建构理念与计算思维能力培养的关系后，构建计算思维能力培养与“输入-协作-输出”三阶段相耦合的协同知识建构学习模式，试图使学习者能在真实的社会性问题情境下，更好更快地建立起系统、科学的思维模式，并针对该模式的教学实践提出建议。     

直播带货虚假广告的法律规制研究

直播带货虚假广告泛滥这一问题近年一直困扰着我国立法者。随着网络技术的发展，直播带货广告模式成为一种新型购物方式。但由于网络的瞬时性，加之技术手段更新快等特点，直播带货虚假广告具有更强的隐蔽性，更广的传播范围，使直播带货领域沦为虚假广告的重灾区。尽管国家立法机关与行政机关不断从加强立法、投入执法资源等方面对直播带货虚假广告予以规制，但有关数据显示，规制效果始终不佳。因此，为寻得应对之策，在归纳直播带货虚假广告的类型及所存困境的前提下，对主播身份的复杂性和对应义务进行阐释，提出相应降低对盲目消费者的保护标准，以治理盲目消费反助推虚假广告泛滥的态势。最重要的一点是，应当在优化自身行政规制体制的基础上，加强与网络平台、行业自治组织等私主体的协调与合作，以期在最低成本下实现最大收益。     

异构资源类型下多无人机任务分配

针对多无人机在执行侦察、打击任务的过程中携带任务资源的异构性,以及任务对于异构资源的要求,设计了一种改进的基于共识的捆绑算法(consensus-based bundle algorithm, CBBA)。考虑任务价值、任务执行时间窗以及航程代价等条件建立了多无人机对地目标侦察、打击任务分配模型。利用K-medoids聚类分析方法对多无人机进行基于距离和携带资源平衡的聚类,以解决多无人机对于异构资源类型的要求。对打击任务进行子任务生成,并利用改进后的CBBA求解所建立的任务分配模型,通过对比仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

基于MA的自适应多载波并行组合扩频通信技术

为了提升多载波并行组合扩频的通信性能,将自适应技术应用于多载波并行组合扩频通信系统中,并基于边缘自适应准则（MA）,针对多载波并行组合扩频（PCSS-OFDM）通信系统和多载波差分多相并行组合扩频（DMP-PCSS-OFDM）通信系统,分别提出两种自适应通信方式。在多种多径信道环境中的仿真结果显示：在多径信道中,自适应PCSS-OFDM系统的误码率相比PCSS-OFDM系统有显著降低;自适应DMP-PCSS-OFDM系统则更适用于相干带宽较窄且衰落较深的信道中。     

有/无人协同近距空中支援作战研究

近距空中支援（close air support,CAS）是空中作战力量支援地/海面部队的重要作战样式。基于美军使用机载前进空中控制员（forward air controller(airborne),FAC(A)）执行CAS的作战分析,总结出无人机引导有人机执行近距空中支援的军事需求,并就有/无人协同近距空中支援的典型作战场景、任务流程、体系节点分工展开分析,重点剖析末端协同实施阶段涉及的核心技术,基于主要体系节点通联方式和能力需求分析,给出了有/无人协同近距空中支援的工程化实施思路,为有/无人协同近距空中支援体系能力建设提供技术支撑。     

基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法

针对在飞机进行易损性评估的过程中,因为目标数据的不精确而进行的模型简化,结合模糊数学理论和贝叶斯网络提出了基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法。介绍了模糊理论和贝叶斯网络的基本知识,以及基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估流程,并建立了基于某型飞机的模糊贝叶斯网络易损性评估模型,最后通过算例证明了该方法的合理性。     

军事通信中基于UFMC信号的峰均比抑制算法

针对5G移动通信中的通用滤波多载波（universal filtered multi-carrier,UFMC）系统中信号的峰均比（peak-to-average power ratio,PAPR）较高的问题,提出了一种改进二进制离散粒子群优化的免疫规划的部分传输序列算法（IPA-IBPSO-PTS）。该算法在IBPSO-PTS算法的基础上,采用差分算法中的变异来避免其在迭代搜索后期出现种群多样性丢失的问题,同时引入了新型免疫规划算法中的疫苗接种和免疫选择操作,进一步提升算法的全局收敛速度。理论分析和仿真表明,提出的IPA-IBPSO-PTS算法能够获得更好的PAPR抑制性能,有效地降低了军事移动通信系统的复杂度和误码率。     

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。     

有/无人协同探测编队指挥控制系统结构设计

针对有人机动雷达/无人机集群（manned mobile radar/unmanned aerial vehicle cluster,MMR/UAVC）编队指挥控制系统结构设计问题进行了研究。以未来无人机蜂群探测任务为背景,提出MMR/UAVC协同探测作战模式,结合编队组织结构和作战流程,对指挥控制系统总体设计提出具体要求。在此基础上,设计了包括决策规划层、协同控制层和效能评估层的递阶式指挥控制系统结构,概括了各层次主要功能与逻辑关系。对指挥控制系统的关键模块和支撑技术进行了分析。     

基于杀伤链的动态重构作战网络抗毁性分析

作战网络的动态重构过程是其重要特征之一,从杀伤链的角度构建作战网络的动态重构过程,有利于提高作战网络的作战能力和抗毁伤能力。提出了基于杀伤链的动态重构作战网络抗毁性分析。描述了基于异质网络的作战网络模型和典型的杀伤链模型。从杀伤链角度给出了作战网络在节点失效过程中的动态重构策略,并提出了基于杀伤链的网络抗毁性指标。在方法研究基础上进行了案例分析。分析结果表明,动态重构作战网络的抗毁性高于无重构的作战网络,动态重构过程提高了作战网络的抗毁性。动态重构作战网络在度优先攻击策略下的抗毁性明显低于随机攻击策略下的抗毁性。该方法对于作战网络在动态重构下的作战能力评估和分析具有重要意义。