对推进网络政治工作创新发展的几点思考

在信息网络时代,我军政治工作生命线因网络而获得生机,也因网络而面临挑战,过不了“网络关”,就过不了时代关.创新网络政治工作,必须在理论拓展、手段更新、机制完善等方面下功夫,见成效.     

基于复杂网络理论的舰船电力网络脆弱性分析

从舰船电力网络拓扑结构及设备布置特性的角度出发,对舰船电力系统的脆弱性进行量化评估能为电力系统的优化设计提供理论指导。基于复杂网络理论,从舰船电力系统本身的拓扑结构对其脆弱性进行了研究。首先,用邻接矩阵将某一环形电力网络表示出来,并计算其特征参数,从度数指标和介数指标可以看出主配电板节点是电网中的重要节点;然后,对该环形舰船电力网络进行了故障模拟,结果表明:电网元件故障对整个电力网络造成的影响由最大连通子图规模来衡量,该指标值越小表明此元件故障对网络的影响越大,同时这一指标比介数指标更好地揭示了舰船电力网络的脆弱环节。     

知识产权法律风险防范的经验及思考

作为知识产权的重要汇聚点,科研院所对知识产权的保护与管理已成为依法治企、维护核心竞争力的重点当前,知识产权作为军工科研院所重要的资产,不仅是参与现代市场经济活动的基础、提升市场竞争力的武器,更是经营的资源,决策的重要依据。而网络的飞速发展与应用为知识产权的保护提出了新的挑战,科研院所作为知识产权的重要汇聚点,对知识产权的保护与管理已成为依法治企、维护核心竞争力的重点。科研院所如何有效地管理知识产权,保护知识产权、防范法律风险变得尤为重要。     

局部信息下的装备维修保障力量网络演化模型

针对现实中仅已知装备维修保障力量系统部分信息的状况,借鉴复杂网络思想,在对装备维修保障力量活动进行网络化抽象的基础上,提出了一种局部信息下的装备维修保障力量网络演化模型。同时,以一种参数可以灵活设置的动态演化模型代替真实的装备维修保障力量作为仿真对象进行研究分析,探讨了3种不同选择概率下随仿真时间变化的各项网络指标,这些指标值验证了装备维修保障力量网络的无标度特征以及小世界特征。     

美军作战人员信息网(WIN-T)探析

基于网络中心战理念,美国陆军提出建设作战人员信息网(WIN-T)。WIN-T是美军全球信息栅格(GIG)陆军部分的延伸,是美军陆战网的关键组成部分,可为战场上的分散部队提供大容量和高机动性通信。文章概述了WIN-T的研发动因,分析了四个任务"增量"的网络结构与主要功能,总结了其主要特点。     

网络科学在外军指挥控制领域应用研究综述

现代指挥控制系统互联构成了复杂巨网络,致使指挥控制领域内的组织设计、结构分析以及特征描述等问题变得抽象且难于理解。网络科学为分析、描述与解释指挥控制领域内的相关问题提供了有效的理论、方法与技术,在外军指挥控制网络的组织机制、相关特性及其建模方面取得了一定的理论和实践成果,提出为加强网络科学在国内指挥控制领域的应用应设立相应的研究机构、开展前沿研究、重视仿真试验。     

面向通信信号调制识别的半监督生成对抗网络框架

针对只有少量标签数据的弱监督条件下现有调制信号识别模型准确率较低的问题,提出基于生成对抗网络的半监督学习框架。该方法通过对通信信号进行冗余空域变换,使其在适应生成对抗网络模型的同时保留丰富的信号相邻特征;通过梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络的引入,构建适宜电磁信号处理的半监督学习框架,实现对无标签信号样本的有效利用。为了验证所提算法的有效性,在RADIOML 2016.04C数据集上进行测试。实验结果表明,该方法在半监督条件下能训练出高效的分类器,获得优异的调制识别结果。     

高速铁路网络延误传播分析

针对既有方法研究高速铁路网络中延误传播规律的局限性,基于高速列车实绩运行数据和列车时刻表数据构建站点延误传播贝叶斯网络模型。结合复杂网络中的渗流理论研究延误传播团簇的演变规律,并以最大延误传播团簇中的南京南站和第二大延误传播团簇中的长沙南站为例,分析处于渗流突变状态下的站点延误传播贝叶斯网络。提出基于核心延误传播团簇的站点延误状态预测模型。结果表明：网络中的站点可按延误传播特征分为延误发散站点、延误传递站点和延误消散站点。延误发散站点不仅能直接将延误传播至邻近站点,还能通过延误传播链将延误传播至较远地区的站点。由此网络以部分延误发散站点为中心向延误传递站点和延误消散站点进行“辐射式”延误传播。     

应急器材柔性采购定价建模与求解

由于当前应急器材储备依然存在“多储”或“少储”风险,为提高储备效益,以企业经济效益与军队采购成本为优化目标,提出了应急器材柔性采购策略。通过建立企业储备策略与军队采购定价最优化模型,求解得到了在不同战争爆发概率及器材现货市场价格区间等外部环境因素下的军队最佳柔性定价及对应的企业最优储备策略,并通过实例分析验证了得出的决策结论。结果表明,最优策略的实施将有利于军队与企业共担应急器材数量储备风险。     

轻量化改进网络的海天线检测模型

海天线检测在无人艇自动驾驶与海上目标识别领域具有重要作用。针对传统算法在各类场景下鲁棒性差的问题,提出一种基于目标识别算法的海天线检测模型YOLOv5-SH。该模型利用ShuffleNetV2网络单元搭建特征提取网络,替换YOLOv5模型的骨干网络,提取图像中海天线区域,再利用Hough变换的方法在其中进行线性检测,识别海天线。在自建数据集上的对比实验结果表明,YOLOv5-SH模型能够在各类场景下实时准确检测海天线。