基于GP的计划生成方法

针对计划生成的计算复杂性和传统遗传算法在求解组合问题时的低效率,结合任务策略提出了一种基于遗传程序设计的计划生成方法。利用业务活动域的任务策略知识来指导遗传操作,减少了完全随机遗传操作造成的无效操作,并且在进化过程中使高阶模式和低阶模式获得共同的进化机会,提高了遗传算法的效率。     

军事物流配送体系初探

对我军现代军事物流配送体系进行了初步探讨,提出了符合我军实际情况且具有社会化性质的军事物流配送体系构想,有利于新时期军事物流理论的发展,为其在我军的实际应用提供了较好的参考。     

基于ANFIS的目标毁伤等级预测模型

分析了神经网络和模糊推理系统的优缺点,研究了自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结构模型及后向传播和递归最小二乘算法相结合的混合算法．在分析了目标毁伤等级主要影响因素的基础上,构建了目标毁伤等级预测ANFIS模型,利用毁伤试验样本数据训练该模型,得到了与实际一致的目标毁伤等级,并将预测结果与基于BP神经网络的预测结果进行了仿真对比分析．仿真结果表明,该目标毁伤等级预测模型能够准确地预测出目标的毁伤等级,并且其预测精度较BP神经网络方法高,为目标毁伤等级预测提供了一种有效的方法．     

部队装备保障训练质量管理模式研究

对基于＂符合规定性＂质量观和基于＂符合需要性＂质量观的部队装备保障训练质量的内涵和实施过程进行了对比分析,指出了基于＂符合规定性＂质量观部队装备保障训练的局限性,建立了基于＂符合需要性＂质量观确定必训科目、训练需求和受训者的过程模型。     

基于自适应模糊神经网络的弹药消耗预计模型

根据我军弹药消耗预计方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计值作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,建立预计模型。利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有战斗估计条件,即可对部队日平均作战消耗做出预计。