多层次模糊综合评价方法在武器装备承包商绩效评价中的应用研究

现代合同理论表明,由于武器装备研制、生产的复杂性、长期性、系统性以及武器装备合同甲乙双方信息的严重不对称性,决定了武器装备合同的不完全性,同时,武器装备研制生产中存在的生产线专用性、资金设备投入的专向性以及特殊要求的平战转换能力和保密性,决定了武器装备采办市场竞争的有限性。军工体系内实际存在的垄断形势,竞争机制并不能充分发挥市场对资源配置的基础作用,在有限竞争市场条件下,对武器装备承包商绩效进行长期有效的评价,一是能在有限范围内充分保证承包商竞标、评优、选择的公平、公开、公正;二是通过对承包商绩效进行适度…     

在党政机关及事业单位建立民兵组织的探讨

《中华人民共和国兵役法》第三十七条明文规定：乡、民族乡、镇和企业事业单位建立民兵组织．凡十八岁至二十五岁符合服兵役条件的男性公民,除应征服现役的以外,编人民兵组织服预备役。民兵于部的年龄可以适当放宽：这个规定为在乡(镇)、企业事业单位大范围编设民兵组织提供了法律依据：县(区)党政机关及事业机构作为该地区乡(镇)、企事业单位的领导机关理应承担起更多国防建设的责仟和义务,在县(区)党政机关及事业单位编设民兵组织必将会促进本地区国防后备力量建设的进一步发展,这也是法律规定的拓展和延伸。同时,在县(区)党政机关事业单位编设民兵组织有一个比较明显的优势,就是能够强有力地推动全民国防教育的深入开展,在社会上构成强大的舆论氛围和轰动效应．起到了“宣传机、播放器”的功能。     

兵团畜牧业发展的必由之路

兵团畜牧业是一个投具潜力的优势产业,它的优势在于可开发品种多、加工深度广、产业链长,是提高农业生产水平、解决农业效益低下、吸纳剩余劳动力的最有效的途径。尽快在兵团建立起现代化畜牧业发展模式．从单纯追求数量向数量与质量、效益和生态并重的方向转变．走优质、高效、安全、生态的可持续发展道路．是今后兵团畜牧业发展的必由之路。     

山东省出台首部省级民用运力国防动员行政法规

日前,《山东省实施〈民用运力国防动员条例〉办法》正式颁布施行。这是山东省在民用运力国防动员方面的第一部立法文件,标志着该省民用运力国防动员工作走上法制化轨道。该办法共分23条,从民用运力国防动员的领导关系与机构、遵循原则、动员准备、动员实施、补偿与抚恤、经费保障等方面,对民用运力国防动员工作加以全面规定。办法规定县级以上地方人民政府应当采取有效措施,将民用运力国防动员工作纳入国民经济和社会发展规划,督促有关部门落实各项准备工作。办法对民用运力国防动员预案的拟定、预征民用运力的编组训练以及征用实施方法等     

嵩山有峻极拥军无穷尽——记河南某预备役团预备役军官刘长安

他成立的“拥军施工队”,数十年如一日致力于拥军和军队工程设施建设．先后接纳60多名退伍军人和安排30多名军属到公司就业,被当地人亲切地称为“拥军经理”,多次被上级表彰为“拥军模范”。     

机载自卫电子对抗仿真评估系统

根据机载自卫电子对抗试飞验证的需要,分析机载自卫电子对抗仿真评估的任务使命、结构和功能。建立了雷达系统、侦察系统、干扰系统和评估系统的数学模型,设计并开发机载自卫电子对抗仿真评估软件,为机载自卫电子对抗试飞验证提供仿真实验平台,仿真结果验证了该仿真评估系统的有效性。     

模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估

动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。     

变结构离散动态贝叶斯网络的快速推理算法

变结构离散动态贝叶斯网络是对传统离散动态贝叶斯网络的推广,具有更广泛的建模应用价值,但是其推理算法还有待进一步完善.针对变结构离散动态贝叶斯网络的推理算法难以理解、编程计算难、推理速度慢的问题,给出了实现变结构离散动态贝叶斯推理算法的数据结构,并推导了进行并行计算的推理算法和编程步骤,并通过实例进行了算理验证.给出的方法对变结构离散动态贝叶斯网络的编程应用具有参考价值,同时可以加快变结构离散动态贝叶斯网络的推理计算速度.     

综合航电显控仿真系统的设计与实现

讨论了航空电子综合化仿真系统中显控子系统的设计与实现,主要探讨了此仿真系统的系统设计、系统管理、软件开发,以及整个系统的总线信息流管理.仿真系统的设计是采用某型飞机的总线拓朴结构,将各个子系统连接起来,以达到综合显示、综合处理、综合控制、数据综合传输、资源共享的目的.     

动态贝叶斯网络的无人机炮火校射

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBNs),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.提出将隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models-HMMs)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域.首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势.最后应用模糊推理获得优先打击的区域号.仿真结果表明了模型的可行性.该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础.