国家安全的“占用”供给及其经济补偿

传统理论认为国家安全供给只有政府与市场两种方式。现实与理论研究表明,在非常态下还存在着比较特殊的占用方式。但占用方式供给国家安全的效率相对较低。文章从外部性视角提出解决占用方式低效率问题,指出补偿制度设计的思路应当遵循庇古的利益调整思路,贯彻效率优先与激励约束相容的原则。     

本刊传真

吉林省军区积极为转业干部排忧;某预备役炮兵旅倾心为干部办实事;让国防教育走进千家万户;经济补偿列入财政预算;某预备役高炮团——开展未成年人国防教育;[编者按]     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题,提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系,将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数,构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分,结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构,通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法,满足实时性和准确性要求,所提方法具有良好的应用价值。     

扩张状态观测器的观测误差前馈补偿设计

在"总和"扰动模型未知的前提下,针对线性扩张状态观测器跟踪时变信号精度不高的问题,设计出一种前馈观测补偿器。在分析线性扩张状态观测器观测原理的基础上,通过对扰动项的线性近似、误差系统动态响应的忽略,在时域内推导出观测静差的量化表达式,进而使用扰动微分项的估计值替代真值对观测作前馈补偿。理论分析了替代的可行性,证明了补偿器减小观测误差幅值、超前校正观测相位滞后的作用。将这一补偿思想推广至非线性扩张状态观测器中。通过仿真对补偿器提高观测精度、加快误差收敛的有效性进行检验,实验结果进一步表明,补偿器的引入能显著提高整个自抗扰控制系统的控制精度,从而证明了这种补偿思路的可行性。     

军队职务发明的价值形成和权利归属

加强国防科技成果转化问题研究是提高国防科技创新力和竞争力的迫切需要,也是加快落实创新驱动发展战略的重要内容。职务发明是国防科技成果中最重要的组成部分,基于马克思劳动价值的相关理论对军队职务发明的价值源泉进行分析,充分肯定发明人是科技成果的决定性因素。对军队职务发明人职业特点和劳动特点研究,明确职务发明人的特征界定,完善相关收益分配原则。提出兼顾各方利益的军队职务发明人奖酬方案,对推动国防科技成果转化运用具有重要的现实意义。     

美军装备采办中需求牵引与技术推动融合研究——以F-22战机为例

通过分析F-22项目中需求牵引和技术推动两大动力,指出美军的体制机制保障动力融合,采办文件明确动力融合,机构设置促使动力融合。总结出我国武器装备发展一是系统构建、综合权衡,二是瞄准实战、滚动评估,三是紧跟前沿、严控陷阱。     

基于深度学习的网络安全预见路径研究

当前,我国正处在由网络大国向网络强国转变的关键时期,网络安全威胁不容小觑。以深度学习为代表的人工智能技术在网络安全领域的应用价值日益凸显,着眼基于深度学习的网络安全预见路径和价值趋向研究,能够从方法论层面有效提高抵御网络安全威胁的主动性和针对性,实现由"被动防御"向"主动预见"的网络安全战略升级转型。文章探讨相关概念内涵,提出"数据预判—技术预测—战略预见"的网络安全预见逻辑路径,并对深度学习技术在网络安全预见领域的应用前景进行探讨,从技术的融合渗透、开源共享、要素协同治理等方面阐释了网络安全预见的价值趋向,通过理论分析论证深度学习技术对提升网络安全预见力的重要作用。     

军民融合项目资金保障机制创新

"十三五"规划纲要鲜明提出要"探索建立军民融合项目资金保障机制"。通过分析军民融合项目资金保障机制创新的内在与外在动因,提出"合理定位协调政府、企业与资本市场的关系""坚持多元可持续的资金保障机制实现机理""立足国家能力、资本活力和法律规制平衡"三位一体的机制创新价值目标,由此提出军民融合项目资金保障机制框架建议,即融合引导机制、激励机制、风险防控机制、市场机制的机制框架,形成首尾相联、运作有序的管理闭环。     

南海海洋环境对岛礁工程结构与设施影响研究

新建的南海岛礁工程在运营过程中将面临诸多维护方面的问题,进行科学的工程维护需要工程基础研究的支撑。本文分析了现有研究中海洋环境对岛礁工程结构与设施带来的影响,主要集中在以下三个方面:一是普通混凝土、珊瑚礁混凝土与金属结构在海洋环境的腐蚀与防治问题;二是由珊瑚岛礁地质及钙质砂特性带来的人造岛礁地基稳定性问题;三是台风、地震和海啸等极端荷载对岛礁工程的影响问题。随后,针对南海岛礁工程结构与设施在运营维护过程中可能出现的亟待解决的实际工程问题,文章给出了部分参考意见。     

面向多星观测调度的分层迭代算法

提出一种基于分治策略的多星观测分层调度框架,在该框架下,用蚁群优化算法把任务分配至各轨道圈次上,并利用自适应模拟退火算法求解各轨道圈次的调度问题。根据各轨道圈次调度结果的反馈情况,再调整任务分配方案,重复上述过程直到达到算法终止条件。为了提高算法的性能,在设计蚁群算法的启发式信息模型时,应充分考虑卫星调度问题的领域知识;在模拟退火算法中设计两个邻域结构,采用动态选择策略在优化过程中确定最佳邻域搜索结构。仿真实验表明,该方法有效地降低了问题求解的复杂度,尤其在求解大规模多星观测调度问题时表现出优异的性能。