基于小波神经网络的承制单位信用风险评价

根据武器装备采购中对承制单位信用风险评价特点和实际情况,确定承制单位信用风险评价指标体系,根据小波神经网络原理,构建了承制单位信用风险评价模型,并以实例进行分析。小波神经网络能够简便快捷对信用风险进行评价,并能排除主观因素的干扰,在信用风险评价中具有较好应用前景。     

网络中心战中的战场感知能力量化模型研究

为了定量评价和探索提高网络中心战中的战场感知能力的途径,针对网络中心战的特点,运用集合论、信息论、图论等理论研究了战场感知能力的量化问题。首先分析了影响战场感知能力的主要因素及其作用,然后对主要因素进行了量化建模,提出了传感器对指控节点的信息量贡献模型以及指控节点之间的信息量贡献模型,建立了指控网战场感知能力量化计算模型,最后通过仿真,验证了模型的有效性,说明了提高指控网战场感知能力的有效途径。     

基于小世界网络模型的“梅特卡夫定律”反思

为了真正认清“网络中心战”的理论价值,对按照作为其理论支撑的“梅特卡夫定律”所规定的网络连接方式进行反思,定性分析了其带来的复杂性,并且应用小世界模型（WS）建立了复杂网络价值增益模型并进行了综合分析,发现实际网络不能够按照“梅特卡夫定律”的要求组网,指出“网络中心战”的理论缺陷,对我军信息化建设有一定的启示。     

神经网络在联合火力打击目标价值分析中的应用

针对联合火力打击中目标价值的特点,运用BP神经网络理论对目标价值进行分析,并建立了联合火力打击目标价值分析指标体系,设计了BP神经网络模型;通过定义学习代价函数、确定函数输出信号、修正函数信号、网络初始化等改进BP算法对目标价值进行了分析,得到了目标打击序列分类.算例验证了该算法的合理、高效、稳定,在联合火力打击中目标优选分类方面具有广泛的实用意义.     

网络中心战中的战场感知能力量化模型研究*

为了定量评价和探索提高网络中心战中的战场感知能力的途径,针对网络中心战的特点,运用集合论、信息论、图论等理论研究了战场感知能力的量化问题.首先分析了影响战场感知能力的主要因素及其作用,然后对主要因素进行了量化建模,提出了传感器对指控节点的信息量贡献模型以及指控节点之间的信息量贡献模型,建立了指控网战场感知能力量化计算模型,最后通过仿真,验证了模型的有效性,说明了提高指控网战场感知能力的有效途径.     

基于IP网的地空电台语音网关设计与实现

根据战场环境下地空不间断话音指挥的应用需求,提出了基于IP网的话音电台组网方案,设计并实现了基于M PC 860T嵌入式处理器和V xW orks实时操作系统的语音网关设备。介绍了该语音网关的硬件设计和软件设计,详述了分组话音协议模块的功能实现。     

蛋白质相互作用网络的几种聚类方法综述

蛋白质相互作用网络是后基因组时代系统生物学研究的重要内容.针对蛋白质相互作用网络中的聚类问题,介绍了几种代表性的聚类分析方法,初步分析了这些方法的特点,指出了当前研究工作的困难与挑战,并对今后的研究方向作了展望.     

水下信息对抗中水声网络相关问题

水下信息对抗是海军信息化建设中需要重点考虑的内容之一.除了现有的声纳侦察之外,在未来的海战中,信息获取和信息对抗将更多地依赖水声网络的作用.因此,水声网络的相关问题必须得到重视.探讨了水声网络的一些关键技术,从信息对抗的角度分析了水声网络面临的挑战及应对措施.     

基于神经网络信息融合技术的卫星定姿算法

姿态确定系统是卫星姿态控制系统中的重要组成部分,卫星姿态确定的精度直接影响卫星控制精度.为得到高姿态精度,针对由惯性测量单元(Inertial Measurement Unit),红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统,分别采用BP网络算法和径向基(RBF)网络算法对不同的姿态敏感器的输出数据进行融合,并用STK(Satellite Tool Kit)数据进行了仿真.仿真分析结果表明这两种学习算法均可以提高卫星定姿精度,相对而言,RBF网络无论是精度上还是收敛速度上均优于BP网络.     

定位导航系统对通信能力的需求分析

分析了定位导航信息的几种分发模式,以旅级规模的战术互联网为背景,研究了定位导航信息分发模型,对几种分发模式下不同类型节点的信息流量进行了定量的分析,最后给出了几点结论和需要进一步研究的问题.