基于Vague集的多人决策地面防空火力配系评估方法

针对已有评估方法存在的不足,提出一种基于Vague集的多人决策地面防空火力配系评估新方法。对地面防空火力配系评价指标进行了分析,给出了偏离理想决策最大的Vague集剔除方法,使多位决策者意见不一致的问题得到了有效解决,构建了地面防空火力配系评估数学模型,给出了防空火力配系评估方法。通过实例分析验证,该方法评估结果客观准确。     

基于Vague集的装备采购项目组织结构评价方法

在装备采购项目组织评价中引入Vague集理论，在列举现有项目组织结构类型的基础上，构建项目组织结构评价指标体系，建立各项目组织结构和理想组织结构的Vague集，计算各项目组织结构和理想组织结构的相似度量，完成对装备采购项目组织结构的评价，为装备采购项目组织设计奠定基础。     

基于Vague集的TOPSIS法求解目标优先级

针对传感器管理中目标—传感器配对出现的目标优先级求解问题,提出了一种基于Vague集的TOPSIS计算方法。在分析目标优先级的主要影响因素基础上,定义了各影响因素的影响系数。同时结合Vague集的TOPSIS法给出了目标优先级的计算步骤,为目标优先级求解提供了一种新途径。并结合仿真算例表明该方法的合理性与有效性。     

柴油机排气集水箱降温特性及其影响因素

针对常规潜艇柴油机排气系统集水箱,分别建立了不同管束结构集水箱的数值模型,并得到了各自内部流场及温度场的分布;分析了细管长度、细管转折形式和布置形式对其冷却降温性能和阻力特性的影响。结果表明:内层管长L1大于外层管长L2的结构比等管长的结构排气阻力小,降温冷却效果更明显;细管末端的弯管与折管相比,排气阻力小,降温性能更优越。     

国外运载工具“集成电力系统”发展及其启示

现代飞行器电力系统是除发动机动力系统以外最为关键的一个系统,欧美等发达国家竞相在运载工具独立电力系统这一领域展开研究,催生了飞行器"集成电力系统"的出现与快速发展,成倍提升了飞行器的使用效能及安全可靠性。而我国在飞行器电力系统的发展论证及升级换代上尚没有形成清晰明确的导向。文章通过援引分析国外相关领域发展现状,对我国开展飞行器电力系统研究以启发。     

结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型

针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型。全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成,局部项的构建考虑局部区域信息的同时引入反映图像灰度特性的局部熵信息。依据图像灰度的特点,选择合理的全局项和局部项参数,并加入正则项保证曲线在演化过程中保持平滑,保障分割结果的可靠性。通过变分水平集方法最小化能量泛函,依据梯度下降流迭代更新水平集,完成曲线演化。采用模拟图像和实际图像进行实验分析,结果表明,所提出的结合全局项和局部项的主动轮廓模型可以高效地分割噪声严重以及灰度分布不均匀的图像。     

美国全国性职业认证机构的院校认证 ——以独立院校认证委员会(ACICS)为例

美国独立院校认证委员会作为全国性职业认证机构,在认证中,鉴定独立院校教育质量,诊断独立院校教育得失,直接调控与间接调控相结合,监督与自我监督相链接.但在2016年由于认证工作的不规范,从2017年起不再得到美国教育部的认可.这对我国新建本科院校合格评估的发展有着一定的警醒,合格评估中要完善评估内容,构建动态科学的评估指标体系,评估为手段,诊断问题是目标,打造良好的评估生态,真正落实以评促建,推动新建本科院校的国际化发展,合理运用评估结果,施行对合格评估的元评估.     

航空集群网络虚拟骨干网分布式构建算法

航空集群网络对集群作战任务执行效能的影响愈发深远,通过构建虚拟骨干网,能够降低路由开销、互联子网和实时管理网络,使航空集群作战更加高效。结合连通支配集理论,提出一种面向航空集群网络的分布式骨干网构建算法——DCAASN算法,设计权值函数刻画节点可用带宽和连通度,并采用分布式思想构建连通支配集以完成骨干网的构建。理论分析和仿真结果表明,相较于Wu、Wan和DCDS算法,该算法构建的骨干网中节点平均权值更大,骨干网的生命周期更长,并且骨干网的规模更小;在时间开销、消息开销方面,相较于Wu、Wan算法有较大提高,与DCDS算法在同一量级。     

多车协同对空射击火力分配方法

针对步兵战车多车协同对空射击的实现问题,基于战术互联网以及分布式火控系统之间的协同射击理论,提出了实现指控系统与火控系统一体化的多车协同射击组织流程,并着重研究了基于遗传算法的多目标火力分配及基于最优射击地域的火力单元优选排序方法,给出了理论分析和具体实现步骤。仿真算例表明该方法对武装直升机、亚声速巡航导弹等机动性较低的目标进行火力分配是可行有效的。     

无线认知网络中一种分布式最大频谱分配算法

无线认知网络被认为是下一代无线网络的核心架构之一。该网络能解决日益增长的频谱使用需求和低下的频谱使用率之间的矛盾。通过伺机接入临时可用频谱资源,其频谱利用率能得到大幅的提高。由于频谱资源分配是影响频谱资源利用率的关键,因此如何对频谱资源进行高效的分配一直是无线认知网络的重要研究领域之一。我们证明了在异构频谱使用概率条件下的最优频谱分配是NP难的问题。为了有效解决该问题,本文提出了一种基于分布式最大加权独立集的频谱分配算法——DMWIS。该算法的时间复杂度为O(V2/2)。通过大量的仿真实验,验证了在90%以上的不同随机网络环境下算法能在3轮内收敛,并且该算法一般能获得最优解90%的性能。