基于网格技术的仿真资源实时调度系统研究与实现

针对仿真资源服务运行中存在的性能瓶颈,以WSR工厂模式为基础,设计并实现了一种基于网格技术的仿真资源实时调度系统。该系统通过设置代理工厂服务,在客户端创建资源实例,实现了对仿真资源服务的实时动态调度和对资源属性的监控。原型实验证明,该系统具有调度时机合理、调度机制对服务方与客户端透明、资源监控机制不影响客户端操作和接口开放等优点。     

科学发展观与马克思学派社会经济分析大思路——社会经济科学分析模型的建立与中国适用

社会经济发展理论源于斯密和李嘉图为代表的古典经济学派，是二战后在发达国家广泛流行的理论，其理论及模型的建立强调科学技术进步、人力资本积累、劳动分工以及制度变迁的作用。但发达国家理论家自身存在的认识论缺陷使其不可能科学完整地建立社会经济发展理论及分析模型。因此必须遵循马克思的方法论从理论为实际的反映人手，建立科学的社会经济发展理论，并以此指导和服务于社会经济发展的实践。     

马克思主义中国化模式论的研究现状及述评

马克思主义中国化模式论的理论研究是学术研究的薄弱环节；它蕴含于马克思主义中国化基本经验、基本规律以及若干问题的研究之中；要深化马壳思主义中国化模式论的理论研究，拓展马克思主义中国化研究的理论视域，深入分析马克思主义中国化模式论的研究困境并积极找寻摆脱研究困境的可能性出路，无疑是十分必要的。     

一阶超对策模型中结局偏好认知信息集结的模式识别法

针对一类一阶n人超对策模型,提出了一种结局偏好认知信息的集结方法.首先通过对单一局中人中不同专家给出的对其他局中人结局偏好信息的不同认知进行关联分析,确定出专家的权重评价值,进而运用模糊模式识别原理,通过建立一个非线性规划模型,给出了一种新的超对策结局偏好认知信息的集结方法.最后,用一个数值例子对文中所提方法进行了说明.     

一种新型的OFDM智能天线

根据自适应天线阵列理论,结合给定的参考波束的误差,引入虚拟干扰的概念,对目标波束图形状进行调整,提出一种新的可以应用于任意类型天线阵列的波束综合算法.应用提出的新算法,在主瓣和旁瓣位置都可以对波束进行有效的调节.最终获得阵列的最优权矢量,能够最小化目标波束图与参考波束图间的差异.理论分析与仿真结果表明,与现有的同类算法相比,该算法能更有效地获得与参考波束基本相符的波束.应用于OFDM智能天线系统时,对不同子载波频率上信号进行单独处理,利用该算法进行波束综合,能够在整个有效频段,使所有子载波上获得基本一致的阵列输出.     

国外经典核爆炸放射性沉降模式概述

介绍了国外经典的核爆炸放射性沉降模式,包含了DELFIC、WSEG系列、KDFOC系列、SEER系列、DNAF系列和EM-1。同时列举了各种模式在主要物理过程中的区别,包括了云的初始化、粒子分布、沉降机制,放射性活度和剂量率的转化、放射性衰变和传输过程。最后简述了目前核爆炸放射性沉降模式研究的发展趋势。     

基于入侵性野草优化算法的平面天线阵列的方向图综合

针对入侵性野草优化(invasive weed optimization,IWO)算法存在早熟收敛和陷入局部最优的问题,提出了一种混沌自适应IWO(chaotic adaptive IWO,CAIWO)算法,并将改进的算法应用于平面阵列天线的方向图综合问题。计算结果表明:该算法的优化结果均优于对比文献中的结果,更适合于阵列天线方向图综合问题。     

在数学教学中实施情境教学模式推进数学与军事学科的交叉融合

在现代教学模式中,单科独进、难于聚合的现象非常严重,各学科的知识相互脱节。为此,学员对所学的各科知识不能整合运用,从而束缚了学员的综合创新能力的培养,也限制了学员综合素质的提高。在论述单科独进教学模式弊端同时,提出了情境教学模式,并举例说明了教员在概率教学过程中,如何实施情境模式教学,来推进文化课与军事课的交叉融合,为以后的专业教学打下良好的基础,从而使学员的综合素质及解决实际问题的能力得以提高,促使他们在以后的军事问题研究中多出成果．     

障碍环境下具有多领导者的组行为生成方法

针对由多个领导智能体和多个跟随智能体组成的多智能体组,提出一种障碍环境下具有多领导者的组行为生成方法。该方法属于分布式控制方法,其利用组中的领导智能体控制跟随智能体,使得跟随智能体的中心和速度分别指数收敛于组中所有领导智能体的加权位置中心和加权平均速度,且每个领导智能体权重的大小取决于其所带领的跟随智能体的数目。另外,该方法通过在障碍的边缘引入虚拟的“ β-智能体”,使组中的个体具有与环境中的静态和动态障碍避碰的能力,最终生成真实的障碍空间中具有多领导者的组行为。最后以虚拟人智能体组为载体进行仿真实验,验证了该方法的有效性。     

前馈网络在状态识别中的应用

介绍了前馈网络的结构,BP算法以及算法的推导过程,并对算法做了一些改进.然后将该算法应用于抽油机减速箱的状态识别,给出了识别结果.实验表明,基于BP算法的前馈网络在识别的精度和自学习方面都优于传统方法.