国防动员指挥平台建设应注意的几个问题

国防动员指挥平台是实施动员指挥的基本载体，是提高平战转换和快速动员能力、实现一体化精确动员的重要依托，必须按照功能齐全、纵贯横联、稳定顺畅、安全保密的要求加强建设。     

吉林省国动委组织军地新任国防动员干部集训

近日，吉林省国防动员委员会组织军地百余名新任国防动员干部集训。会议传达学习了国家和沈阳军区国防动员委员会有关会议和文件精神，集中学习了新颁发的《中华人民共和国国防动员法》；     

快速精准,在战“疫”中提升动员能力——安徽省合肥市国防动员系统激活动员潜力抗击疫情纪事

抗击新冠肺炎疫情,是一场没有硝烟的战争。在这场阻击战中,安徽省合肥市国防动员系统持续激活动员潜力,在防控一线研战备战、练兵强兵,探索战时国防动员潜力向战斗力转换的新路径,实现国防动员能力在战“疫”中不断跃升。数据真实确保精准动员。此次疫情,最大的困境就是初期医疗防护物资不足。2月8日,驻合肥两家部队医院医疗物资告急,向合肥警备区发来援助请求。     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

机载电静液作动器的建模与仿真

电静液作动器兼有传统液压系统和直接驱动的机电作动系统的优点,已在一些工业液压系统中得到应用.在阐述了电静液作动器总体结构和工作原理的基础上,对其电机和液压部分分别建立非线性模型,并设计了三级闭环PID控制器及运用MATLAB/Simulink软件进行仿真分析.仿真结果表明,电静液作动器具有良好的动态性能,在功率电传的飞控系统中将有广泛的应用前景.     

ITSON：一种基于拓扑演化的P2P智能搜索机制

P2P系统中节点的动态特性对搜索性能的稳定提出了很大挑战。借鉴社会学和组织学相应原理,提出拓扑演化模型捕获节点的运动规律。节点模拟人类在社会网络中的行为,根据自身和他人的兴趣变化,随搜索过程的进行,利用自身局部信息,动态、自适应地调整网络拓扑,及时反映资源分布以及搜索内容的动态变化,维持资源合理组织。在此基础上提出的智能搜索机制ITSON(InTelligent Search based on tOpologyevolutioN),利用消息转发的智能性进行路由方向决策,从而迅速定位提供资源的节点。仿真结果说明,ITSON能自动优化网络,具有良好的搜索性能和自适应特性。     

提高基层干部岗位练兵活动质量

开展岗位练兵活动，是贯彻落实胡主席“三个搞坚强”重要指示的实际举措，是优化干部队伍素质结构、提高履职尽责本领的有效途径。最近，我们通过问卷调查、召开座谈会及个别交流等形式，对基层干部岗位练兵活动开展情况进行了调查。总体感到，各级党委比较重视，活动组织周密有序，