The lobbies’ network at the EU policy level: the case of security and defense

Lobbyists may not share the same interests, but they usually agree to form a link in a network which could eventually be used to spread information, to search for potential partners, to speak with one voice to decision makers. In other words, social links represent value for lobbyists because they may ultimately facilitate access. In this article, we explore the network of the Security and Defense lobbies in the EU and we describe its structure.     

防空群对多批次小间隔目标射击效能评估

基于排队网络理论的适用性分析以及基本假设与适当简化,将防空群对多批次、小间隔目标射击问题转化、抽象为排队网络对顾客流的服务问题,建立了防空群对多批次、小间隔目标射击效能评估的"分布式协同排队网络"模型。在特定作战实例和假设条件下,应用所建模型,计算得出了典型火力配属方案下防空群对多批次、小间隔目标射击效能的量化结果,实现了防空群对多批次、小间隔目标的射击效能的定量化评估,验证了所建模型的可行性与有效性。     

C2关系网络演化生成特性分析*

在网络中心作战背景下,为了探索"聚力前沿"(Power to the Edge)现实要求下的指挥控制(C2)关系动态演化规律,讨论了两种实元的加入策略模型:"信息最优加入"策略(BIMS)和"随机加入"策略(RMS):提出了信息资源利用率、信息资源命中率、信息传输有效率等三个指挥控制关系网络效能指标和一种加权评价方法.通过对仿真结果的分析,发现了BIMS策略下C2关系网络演化过程中存在的自组织、自适应现象,得出了BIMS策略下C2关系网络将具有无尺度网络特征这一结论.最后,比较了BIMS策略和RMS策略下的C2关系网效能和抗随机干扰能力,发现前者优于后者,而且BIMS策略下C2关系网具有逐渐优化的能力.     

概念层次网络中对偶性设计

首先对概念层次网络（ＨＮＣ）理论作简要说明，然后根据ＨＮＣ中层符号个性化设计理论给出对偶性设计方案，和偶性的具体表现，并给出对偶性概念具体表现的注解。     

M/G/1(RVT,P(j))排队系统的另一分析方法及其应用

M/G/1(RVT,P(j))表示服务员具有随机长度休息时间(RVT)的、且一休息时间结束时有 j 个顾客等待的概率为 P(j)的、修正的 M/G/1 排队系统。我们用嵌入 Markov 链的技术已详细地分析过这一排队系统,这里提供另一分析方法。最后,应用这个排队系统的分析结果,对时隙 ALOHA 卫星公用信道的分组碰撞概率计算公式作了推导。     

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     

C~3I文电系统的设计研究与实现

针对C~3I 系统工程对文电作业处理的实用需求,重点对其中的软件模块组织和硬件支撑环境等基本技术进行了综合性阐述。本文可对文电系统总体设计提供参考。     

信息战建模的分析与探讨

通过对信息战建模的分析与总结,指出了一个完善的信息战建模方法应具备的基本功能;给出了这种建模方法的结构流图,并分析了结构流图的构成.该方法建立的信息战模型,能有效地识别信息战的效果,对信息战的理论发展和具体实施都有较重要的指导作用.     

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.