基于遗传神经网络的联合作战方案评估

遗传神经网络是处理不确定性和非结构化问题的一种有效工具。提出了一种基于遗传神经网络的联合作战方案评估方法,其基本原理是通过网络对已知作战方案样本的学习训练,对新样本进行模式识别。网络的输入为某型联合作战方案特征指标数据,输出为方案评估等级。仿真结果表明,该方法相比标准BP网络评估收敛速度更快,准确性更高;相比径向基网络计算精度有所改善,具有较好的适用性。     

基于杀伤链的动态重构作战网络抗毁性分析

作战网络的动态重构过程是其重要特征之一,从杀伤链的角度构建作战网络的动态重构过程,有利于提高作战网络的作战能力和抗毁伤能力。提出了基于杀伤链的动态重构作战网络抗毁性分析。描述了基于异质网络的作战网络模型和典型的杀伤链模型。从杀伤链角度给出了作战网络在节点失效过程中的动态重构策略,并提出了基于杀伤链的网络抗毁性指标。在方法研究基础上进行了案例分析。分析结果表明,动态重构作战网络的抗毁性高于无重构的作战网络,动态重构过程提高了作战网络的抗毁性。动态重构作战网络在度优先攻击策略下的抗毁性明显低于随机攻击策略下的抗毁性。该方法对于作战网络在动态重构下的作战能力评估和分析具有重要意义。     

基于深度学习的网络攻击检测模型

为提高复杂网络条件下网络攻击的检测检测精度、降低时间开销,提出一种基于卷积神经网络、双向长短时记忆网络和注意力机制融合的网络攻击检测模型GP-CABL。GP-CABL能够有效抽取网络流量的最优特征,并能够充分学习网络流量的空间和时序特征,有效提升了检测精度、降低了计算开销。实验表明,GP-CABL针对主要网络攻击识别精度可达99.87%,相较当前研究有较大性能提升,并具有较好的鲁棒性。     

领导干部要善用非权力性影响力树立威信

威信是指领导干部被下属尊敬、服从、信任和认可的程度,源自下属对领导的心理评价,是领导干部对官兵号召力和影响力的体现。威信高的领导干部能对下属产生强烈的感召力,使下属自觉地按照领导的要求行事,提升工作的积极性和主动性,使上级决策部署得到全面准确地落实。威信低的领导则可能严重破坏单位的组织氛围和下属的内在动机,导致下属工作标准下降、遇事敷衍拖沓,甚至出现消极避战、顶撞冲突等情况,对单位凝聚力、战斗力造成严重危害。     

生成对抗网络及其在无人系统中的应用

生成对抗网络(GAN)在无人系统多个层次上的应用提高了其智能化、自主化水平,具有巨大的应用价值和发展潜力。对GAN在无人系统技术中的应用进行了综合评述并且进行了展望。首先介绍了GAN的基本概念、训练方式和传统GAN的模型结构,并且从模型结构的变动、目标损失的变化以及适用的领域等方面详细介绍了深度卷积生成对抗网络(DCGAN)、循环生成对抗网络(CylcleGAN)、生成对抗模仿学习(GAIL)、序列生成对抗网络(SeqGAN)等GAN的8种衍生模型。接着概述了与无人系统OODA回路相关的智能感知、智能判断、智能决策、人机交互等方向上GAN方法的实际应用。最后基于无人系统共性技术的发展趋势,对GAN在无人系统的单体智能、多体或群体智能以及人机混合智能等方向上的应用进行了展望。     

人工智能对基层政治工作的影响及对策探析

习主席指出:“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”近年来,人工智能的广泛应用,在推进战争形态加速转变的同时,也对基层政治工作产生了一定的现实影响,“智能关”成了我们必须跨过的“时代关”。政治工作永远是我军的生命线。如何正确把握人工智能对基层政治工作的影响和要求,有效跨过“智能关”,继续发挥好政治工作的服务保证作用,是我们必须认真研究的重要现实课题。     

基于监测数据的电磁频谱地图构建与验证

提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。     

边界扫描测试仪软件系统开发

边界扫描是一种正在被人们普遍接受的可测试性设计技术 ,在电子设备测试和故障诊断中发挥着越来越重要的作用。本文介绍了开发的边界扫描测试仪样机的工作原理 ,并着重论述了其软件开发的几个重要问题。     

前馈控制的神经网络实现

不依赖对象模型,在前馈-反馈定值控制系统中,借助神经网络构成前馈控制器,以反馈输出引导网络权值及输出的调整,使网络逐步学成前馈补偿功能,并最终在控制中占据主导地位,实现对主要可测干扰的补偿.文章分析了神经网络前馈控制器的作用效果,并与根据精确模型设计的常规前馈控制器的作用特性进行了比较.文中采用两种不同方式对神经网络进行训练,仿真结果证实了在模型未知的条件下,利用神经网络实现前馈控制的有效性.     

一种基于模糊理论和神经网络的水雷状态识别方法

介绍了一种基于模糊集合和神经网络的水雷状态识别方法 .该方法根据实际情况 ,将模糊集合和径向基函数神经网络结合起来 ,用于水雷状态的识别 .仿真结果表明 ,这种识别方法性能稳定 ,且有很高的识别精度 .