处理好五个关系 推进政工网络建设创新发展

近日，军委首长在检查指导全军政工网建设时强调：“要把充分发挥军营网络作用，作为新形势下推动军队思想政治工作创新发展的增长点，以很强的责任感，把军营网络这块阵地建设好、利用好、管理好。”当前，如何进一步推进政工网建设上层次上水平，是摆在各级面前的一项迫切任务。     

二维隐马氏模型的一种简化算法及其参数估计

针对现有的二维隐马氏模型算法给出了一种简化算法及参数估计方法。该算法与现有的算法相比非常简单。基于此方法给出了相应的识别方法和参数估计,并且该估计与极大似然估计是等同的。     

空天地一体化传感器网络中的节点定位算法

针对军用信息侦察的需求,提出了一种基于空天地一体化传感器网络的军用信息侦察系统。介绍了空天地一体化传感器网络的基本概念和网络结构,基于TOA和锚点的方向信息,提出了一种适于空天地一体化传感器网络的测距定位算法-TOA-D。仿真结果表明,该定位算法能够满足军用信息侦察系统对定位性能的需要。     

网络安全谨防四种不良倾向

当前随着官兵文化层次的不断提升，社会信息化手段的普及，尤其是3G网络的广泛使用，对部队抓好网络安全防止网络失泄密提出了新的更高要求。前期有的部队连续发生重大网络失泄密案件，教训十分深刻，足以让人警醒。调查发现，一些基层连队在网络安全方面下了不少功夫，但成效并不明显。比如，搞了很长时间的上级有关文件精神的学习教育，一些官兵连精神的主要内容都弄不清楚；     

飞行试验维修保障延误建模优化研究及应用

为减少飞行试验保障延误,提升维修保障效能,分析了试飞阶段平均保障延误时间(MLDT)影响因素,提出了试飞保障MLDT基本参数集;基于概率法对保障延误事件树进行分析,引入排队论算法对延误问题突出的保障台占用事件建模研究;结合飞行试验特点,引入成熟度因子,并基于某型歼击机维护数据应用,确定了MLDT评估及优化方法,验证了此方法和模型的有效性,为维修保障系统评估和后续保障效能提升奠定基础。     

基于UPF的WNN学习算法及其应用

为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF;最后,将SUPF作为WNN的学习算法进行训练和测试。实验表明,基于新采样策略UPF与基本UPF的WNN模型精度总体接近,但速度更快,效率更高,某型军用飞机气动力建模也验证了算法的有效性与可行性。     

基于移动代理的目标跟踪WSN体系结构设计

在目标跟踪WSN网络中,引入移动代理技术,选择性地访问传感器节点和融合数据,能极大地提高WSN网络的性能。提出了一种基于移动代理的WSN目标跟踪网络体系结构,对网络中的移动代理进行了分类,定义了各类移动代理的功能和结构,建立了基于移动代理的目标跟踪工作流程。最后通过仿真实验,验证了随着网络节点数量的增加,提出的目标跟踪WSN结构的与传统的C/S模式目标跟踪WSN结构相比,单位负载量等性能指标上具有较大的优势。     

建设可视化高清消防应急网络指挥系统可行性分析

针对年初特大冰冻和“汶川”特大地震两次灾害的情况，结合消防指挥系统建设，对建设可视化高清消防网络指挥系统可行性进行分析。     

增量式神经网络聚类算法

神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。     

航空装备维修费用的组合预测模型

通过分析回归分析法,BP神经网络和加速遗传算法原理,针对BP神经网络的变异特性,运用遗传算法对其进一步修正,最终建立了适用于航空装备维修保障费用的BP网络组合预测时间序列输出模型,结合某型航空装备维修保障费用数据进行预测系统仿真,得出结果实际数据相比误差较小.结论说明,此方法具有更高的预测精度,有较好的实际应用价值.