改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估

针对单独运用BP网络评估舰船装备保障资源保障能力时存在的不足,提出了一种基于改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估模型。首先构建了保障能力评估的指标体系,在此基础上,采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构。然后将遗传优化算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索能力优化BP网络的结构参数。最后进行实例计算,结果表明该方法有效克服了纯BP算法局部收敛、泛化能力弱等问题,新模型采用的算法具有收敛速度快,结果精度高的优点,适用于对保障资源保障能力的分析和评估。     

网络分析法和熵权的装备保障系统能力评估

针对传统方法在解决装备保障能力评估问题上的局限性,利用网络分析法,构建了双层网络结构的评估指标体系,以反映装备保障系统复杂的内部关系;为克服网络分析法在求解指标权重时的缺陷,结合熵权理论,提出了指标权重修正模型;兼顾平时、战时的不同评估需求,提出了基于网络分析法和熵权的综合评估模型。通过实例应用,验证了方法的可行性、有效性。     

基于活动的反导体系结构模型

反导体系结构的建模和分析是亟需解决的问题。分析了弹道导弹的目标特点及使用方式,概括了反导的作战行动和约束条件,分解和细化了理想条件下主动防御作战行动对应的作战活动,在此基础上得出了反导原型系统的逻辑连接设计,并得出了反导指挥控制系统的需求。研究结果可为反导体系的设计和评估提供借鉴。     

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。     

炮射悬浮式GPS干扰弹靶场试验与评估

为解决炮射悬浮式GPS干扰弹的研制与应用问题,进行了炮射悬浮式GPS干扰弹靶场试验与评估研究,提出了基于雷达、GPS接收机和计算机的靶场试验解决方案和数据处理方法,给出了基于蜂窝结构的干扰弹分布覆盖设计步骤,提出了包括功能性指标、可靠性指标和安全性指标的炮射悬浮式GPS干扰弹评估方法,定义了各评估指标的效益函数。     

指挥信息系统的风险分析及其方法

基于指挥信息系统的风险管理,贯穿于作战指挥活动的全过程。从指挥信息系统的结构和组织体制的实际出发,围绕指挥信息系统的风险因素,进行风险辨识,给出了基于信息熵理论的信息系统风险评估方法,以指挥活动中的组织计划过程的风险评估为例建模,为在不确定条件下,科学评估指挥信息系统风险提供了定性分析与定量分析方法。     

粗集支持向量机的战斗机空战效能智能评估

根据现代空战特点,选取了战斗机的空战效能评估指标集,并采用粗糙集理论对指标体系进行约简,提取对空战效能影响起关键作用的特征参数,消除冗余信息,减少了支持向量的维数。支持向量机(SVM)具有结构简单、全局最优、泛化能力强的优点。根据所提取的特征参数,文中提出采用回归型支持向量机(SVR)建立空战效能智能评估模型。并通过实例与指数法和BP神经网络法计算结果进行了比较,验证了该模型的可行性和有效性。     

有人/无人战斗机协同空战模式及能力需求分析

针对未来空战的特点对有人/无人战斗机协同空战的作战模式及能力需求进行了研究.从信息链到武器链时空过渡的角度分析了有人/无人机协同空战的作战优势;提出了两种典型的有人/无人机协同空战方式,并给出了作战过程描述及功能结构分析;基于“观测-评估-决策-执行”指挥控制环分析了有人/无人机协同空战的指挥控制流程;基于协同空战的任务需求提出各参与平台的能力需求.此研究对有人/无人机协同空战的发展具有一定的指导意义.     

分布式BGP协议体系结构

随着Internet规模的扩展和连接密度的增加,作为域间路由标准的BGP协议面临严峻挑战。集群路由器的出现,其分布式的计算资源、存储资源以及体系结构上的高度可扩展,有利于解决BGP协议面临的这些问题。在分析BGP协议体系结构无法适应集群路由器分布式特点的基础上,通过对BGP协议功能的解耦合,提出一种新的、分布式的BGP协议体系结构。与传统方式相比,分布式BGP体系结构能够充分利用集群路由器的分布式的计算资源和存储资源,在协议可靠性、管理维护成本、协议多维可扩展性和简化BGP网络设计等方面具有极大优势。     

Maximizing the ratio of two convex functions over a convex set

The purpose of this article is to present an algorithm for globally maximizing the ratio of two convex functions f and g over a convex set X. To our knowledge, this is the first algorithm to be proposed for globally solving this problem. The algorithm uses a branch and bound search to guarantee that a global optimal solution is found. While it does not require the functions f and g to be differentiable, it does require that subgradients of g can be calculated efficiently. The main computational effort of the algorithm involves solving a sequence of subproblems that can be solved by convex programming methods. When X is polyhedral, these subproblems can be solved by linear programming procedures. Because of these properties, the algorithm offers a potentially attractive means for globally maximizing ratios of convex functions over convex sets. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006