Lanchester方程与火力指数的内在联系

本文从Lanchester 方程出发,利用正矩阵的特性,将矩阵特征向量与火力指数有机地联系起来。通过例子进一步说明火力指数是Lanchester 方程中威力系数概念的推广;它不仅与武器本身有关,而且依赖于整个战斗的武器配系。当某些种类的武器被摧毁,战斗格局发生一定变化时,火力指数也会发生变化。火力指数还决定于火力分配原则。     

方差分量的Bayes二次无偏估计及可容许估计的非负性

对于有P 个方差分量的线性模型,本文导出了方差分量线性函数的Bayes 不变二次无偏估计的显示表达式,证明了Bayes 不变二次无偏估计类形成了可容许的不变二次无偏估计的完全类。在可容许的不变二次无偏估计类中,讨论了非负参数函数的非负估计问题,给出了可容许的非负定估计存在的充要条件。     

一种新的自变量选择准则

本文提出了一种着眼于提高回归系数估值精度的自变量选取准则,同时给出了相应的算法。     

鱼雷武器系统效能评价数学模型

如何建立鱼雷武器系统的效能(Effectiveness)评价模型,是当前研究的新课题。本文给出这个数学模型,并讨论了其工程用法。     

神经网络能力研究

文献[1]～[3]中研究了神经网络的能力—存储能力。但我们认为神经网络的能力应包括存储能力和计算能力两个方面。本文对神经网络的存储能力和计算能力进行定量分析,并得出了许多有益的结论。     

关于加强军事经济法学研究的思考

加强军事经济法学研究是依法治军的需要,是振兴和繁荣我国法学事业的要求,是军事经济活动按自身规律运行的保证。研究军事经济法学要以邓小平关于加强法制建设的思想为指导,以党和国家加强社会主义法制建设的战略方针为依据,充分结合我国军事经济立法和司法实际。构建有中国特色的军事经济法学体系,必须体现阶级性、时代性、实践性、联系性和科学系统性。     

浅析军队财务宏观调控能力

建立军队财务宏观调控的微观基础,是完善宏观调控实施系统,增强其调控能力和威慑作用的主要工作。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

表示结构化知识的神经网络模型

研究和设计了一种高度结构化的神经网络模型ＨＳＮＮ,它能方便地对结构化知识进行表示和处理。文中给出了ＨＳＮＮ的设计过程,并讨论了ＨＳＮＮ在继承、非单调推理和信息检索等方面的应用     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。