‘Full spectrum dominance’: Donald Rumsfeld,the Department of Defense,and US irregular warfare strategy, 2001–2008

This article examines the evolution of US irregular warfare (IW) doctrine and practice from 2001 onwards. It argues that, after 9/11, top-tier civilian policymakers in the US Department of Defense (DoD) and across the US government developed a heightened awareness of asymmetric threats and non-conventional forms of warfare, especially those shaped by contemporary globalisation. The result was a gradual turn towards irregular warfare, led by Rumsfeld and the DoD, designed to ensure ‘full spectrum dominance’ across all modes of conflict. This pre-dated the insurgency in Iraq and the promotion of counterinsurgency in the US Army by General David Petraeus and others. Policymakers' reluctance to acknowledge the insurgency in Iraq was not down to a failure to understand the concept of IW, but because they had viewed Iraq in conventional terms for so many years and were reluctant to admit their mistake.     

地空导弹发控系统寿命预测的组合模型

将灰色系统理论和BP神经网络有效地结合起来,建立了灰色BP神经网络的组合预测模型,并采用遗传算法对该模型进行优化。为了验证优化后模型的有效性,采用灰色BP神经网络的预测结果进行对比分析。实际数据的预测结果表明,优化之后的模型比单独采用灰色BP神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对发控系统剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度。     

基于统计回归模型的突发事件网络舆情研究

突发事件网络舆情传播速度快,在较短的时间内能够引起社会大众的广泛关注,产生较大的影响.通过利用突发事件网络舆情传播规律和酶促反应相似的机理,构建统计回归模型来研究分析突发事件网络舆情的规律,并通过实例进行论证,以期为政府应对突发事件网络舆情提供参考.     

群体性事件网络舆情传播模式与引导机制研究

近几年,群体性事件发生频率和危害程度明显呈上升趋势,群体性事件网络舆情研究逐渐成为热点课题。在重点分析群体性事件网络舆情两种传播模式的基础上,研究政府引导网络舆情的日常引导机制和应急引导机制,以期为政府治理群体性事件提供参考依据。     

一种基于最小生成树的无线多跳网络信道分配算法

为提高无线多跳网络的吞吐量和传输可靠性,提出一种信道分配算法。该算法优先考虑最小生成树上的可用信道,为每个节点分配信道资源;然后考虑利用生成树外其他可用链路,为节点提供信道资源,以提高吞吐量。算法通过考虑每个用户的通信需求,可以充分利用空闲信道资源。仿真结果显示,相比于不考虑最小生成树外链路时,有效地提高了网络整体吞吐量。     

基于LVQ网络的高校科研能力评估

作为高校核心能力的科研能力,其高低已成为衡量一所高校综合实力的重要指标。如何准确高效的评价高校科研能力成为政府、企业和高校面临的一个十分重要的问题。影响高校科研能力的因素众多,本文选取11个典型指标,建立了基于LVQ的高校科研能力评估模型及算法。首先,介绍了LVQ网络;其次,建立了一种新的基于LVQ的高校科研能力评估模型及算法;最后,利用MATLAB R2009a编程实现了LVQ高校科研能力评估模型及算法。选取25所高校的科研能力数据用于仿真实验,其中20所高校数据作为训练集,其它5所作为测试集,该算法分类正确率为80%,达到了预期目标。仿真结果表明,该模型提高了高校科研能力评价的准确率,评价结果更加客观、公正,对高校科研能力评价具有一定的参考意义。     

神经网络在雷达装备故障趋势预测中的应用

为了提高预测精度,在雷达装备状态监测与故障趋势预测系统中引入基于指数衰减的神经网络预测模型。通过普通BP网络预测模型引出基于指数衰减的神经网络预测模型,经验证预测精度较高。并介绍了雷达装备状态监测与故障趋势预测系统构成,此系统对于雷达装备的早期故障预测和预防性维修具有重要意义。     

复杂网络理论的防空反导系统网络特征

网络中心战是未来战争的主要作战样式,网络复杂性也是需要研究的重要问题之一.提出基于复杂网络的防空反导系统网络模型,并对网络模型的拓扑结构、统计特征和中心度进行了研究.针对防空反导体系结构问题,复杂网络理论是一种有效揭示网络内部特性的分析工具,对于网络模型的建立和优化具有很好的理论指导意义.     

基于功率控制的水下声学传感器网络部署

目前对在传感器网络部署优化的研究中,主要集中在二维传感器部署优化的研究上,对水下三维传感器网络的部署研究特别是以优化网络资源、延长网络寿命为目的水下传感器网络非均匀部署的研究较少。改进了现有传感器探测模型,建立探测功率与传感半径的关系,结合体心立方格覆盖方案,建立了水下传感器网络非均匀部署模型,仿真实验表明,非均匀部署模型有效地控制了节点部署密度,平衡了网络能量,相对于均匀部署模型显著提高了网络寿命。     

Optimization of steerable sensor network for threat detection

A Markov chain approach to detecting a threat in a given surveillance zone by a network of steerable sensors is presented. The network has a finite number of predetermined states, and transition from one state to another follows a Markov chain. Under the assumption that the threat avoids detection, two game theoretic problems for finding an optimal Markov chain (two surveillance strategies) are formulated: the first maximizes the probability of threat detection for two consecutive detection periods, whereas the second minimizes the average time of detection for the worst‐case threat's trajectory. Both problems are reduced to linear programming, and special techniques are suggested to solve them. For a dynamic environment with moving noise sources, the optimal Markov chain changes at each detection period, and the rate of convergence of the Markov chain to its stationary distribution is analyzed. Both surveillance strategies are tested in numerical experiments and compared one with another. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011