“对口支援”：支援高校与受援高校的SWOT分析

为了更好地推动西部大开发的实施，积极发展西部地区的高等教育，加快开发中急需人才的培养步伐，教育部实施了“对口支援”西部地区高等学校的计划。在“对口支援”实施过程中，支援高校与受援高校作为不同的主体，面对着不同的环境和条件。本文用SWOT分析法研究“对口支援”的双方学校，以识别各种优势、劣势、机会和威胁因素，对支援高校与受援高校的综合情况进行客观公正评价，并对高校“对口支援”政策的障碍与问题进行了梳理。     

一种基于KNN-SVR的基因表达缺失值的估计方法

为了消除不相似基因对基因表达谱中缺失值估计的影响,提出了一种基于KNN SVR的缺失值估计方法.该方法先通过最近邻法选出与目标基因表达最相似的一组完全基因,再用这些基因通过支持向量回归对缺失值进行估计.还提出了用标准化偏差的方差来度量算法的稳定性和估计值的可信度.该方法通过对基因的过滤提高了缺失值估计的有效性.实验结果表明,KNN SVR法具有较高的估计精度和稳定性.     

新阶段深化武警部队后勤保障社会化的思考

随着我国社会经济的快速发展,武警部队后勤保障社会化改革工作也进入新的阶段,应从着力点的选择、具体措施的制定和强化监督管理三个方面,对新阶段武警部队后勤保障方式社会化工作进行改革。     

美陆军数字化部队装备保障特点及其启示

美陆军全面转型后,数字化部队从编制结构到装备保障均呈现出鲜明的特色。为充分借鉴其经验教训,探索在该领域的发展道路,在回顾美陆军数字化部队建设历程的基础上,从维修作业体制、装备保障力量编配、装备保障指挥层级、力量编组、信息系统建设等方面入手,深入分析了美陆军数字化部队装备保障的特点,结合国情、军情,对比分析、梳理总结后,针对陆军数字化部队装备保障建设,归纳了几点启示,提出相关建议。     

一种舰船目标一维距离像识别的新方法

提出了一种基于傅里叶-梅林变换和二叉树支持向量机相结合的舰船目标一维距离像识别方法。该方法充分利用了傅里叶-梅林变换具有的时移与尺度不变性和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能。针对多类舰船目标的识别,提出采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。对4类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法具有较高的识别性能、较快的识别速度。     

基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究

针对空中目标识别的复杂性,将支持向量机引入对空中目标的多传感器识别,对其机理进行了详细分析,建立了基于支持向量机的空中目标识别的算法模型.仿真实验的结果表明,该方法具有很好的识别效果,并且是一种能在训练样本很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.     

关于装备建设保障性目标的思考——兼论装备的执行任务能力

根据近年来装备保障的实践和国外的发展，从装备作战使用的角度辨析了装备保障的定义，界定了其范围，重点提出了装备保障性目标总要求，阐述了其内涵和任务能力的关系，简述了其确定过程及关键技术，基于装备任务能力与装备执行任务能力对装备保障性进行了系统分析。     

信息化条件下武器装备计量保障

随着军队使命任务的拓展、战争形态的演变和导弹武器装备的快速发展,装备的信息化程度不断提高,计量保障在导弹武器装备体系中的作用更加突出。本文分析了信息化导弹武器装备计量保障的现状及特点,对计量保障的发展进行了研究,并提出了对策建议。     

论全资产可视性与通用装备保障创新

提出了多兵种合同作战和联合作战条件下 ,通用装备保障应实现“全谱支持”的新思路。结合对台军事斗争中对通用装备保障的需求 ,提出了必须在器材请领、储存处理、在运资产、战区内装备管理等四个领域达到联合全资产可视性的要求 ,并给出了联合全资产可视性建设的效益分析     

Knowledge-oriented modeling for influencing factors of battle damage in military industrial logistics: An integrated method

Modeling influencing factors of battle damage is one of essential works in implementing military industrial logistics simulation to explore battle damage laws knowledge. However, one of key challenges in designing the simulation system could be how to reasonably determine simulation model input and build a bridge to link battle damage model and battle damage laws knowledge. In this paper, we propose a novel knowledge-oriented modeling method for influencing factors of battle damage in military industrial logistics, integrating conceptual analysis, conceptual modeling, quantitative modeling and simulation implementation. We conceptualize influencing factors of battle damage by using the principle of hierarchical decomposition, thus classifying the related battle damage knowledge logically. Then, we construct the conceptual model of influencing factors of battle damage by using Entity-Relationship approach, thus describing their interactions reasonably. Subsequently, we extract the important influencing factors by using social network analysis, thus evaluating their importance quantitatively and further clarifying the elements of simulation. Finally, we develop an agent-based military industry logistics simulation system by taking the modeling results on influencing factors of battle damage as simulation model input, and obtain simulation model output, i.e., new battle damage laws knowledge, thus verifying feasibility and effectiveness of the proposed method. The results show that this method can be used to support human decision-making and action.