基于Monte Carlo仿真的武器装备贡献度评估法

为了更加科学、准确地对武器装备贡献度进行评估,从装备体系的角度出发,立足于作战任务实际,充分体现信息化条件下空战过程的随机性,提出了一种基于Monte Carlo仿真的武器装备贡献度评估法。对典型空中作战场景进行了任务阶段划分。提出了能够准确描述作战能力的指标项,建立了能够反映能力指标项的随机矩阵。并以拦截空中目标为作战背景,运用Monte Carlo仿真进行了验证,得出了与实际结果一致的结论。为武器装备的装备贡献度评估提供了理论支撑和方法模型。     

基于蒙特卡罗法的航路区与终端区冲突检测

针对航路区飞行与终端区飞行的防相撞安全问题,提出一种基于蒙特卡罗法的飞行冲突检测方法。该方法选取椭球形作为飞机的保护区模型,并通过随机微分方程预测飞机的位置,进而采用蒙特卡罗法计算航路区飞行与终端区飞行发生冲突的概率。实验表明,所提出方法能够得到较为准确的总体飞行冲突概率,从而验证了其用于冲突探测研究的可行性。     

一种作战模拟训练效能自动评估方法

为了实现作战模拟训练效能评估自动化,将人工智能的机器学习技术作为解决自动评估的途径,针对主观评定指标提出一种自动评估方法。依据指标数据相关性,替换主观指标并重新构建近似客观评估体系,基于训练集数据而构建的评估算法模型用来为新的评估指标进行效果自动评分。通过实例表明:自动评估模型在保证泛化能力的同时提高了精度和稳定性,在评估模型应用时无需再依靠主观实施评定,为作战模拟训练自动评估提供了可行思路。     

移动终端基于机器视觉的器材识别研究

提出了单兵移动终端离线状态下基于机器视觉的装备器材识别的方法,从图像采集、图像预处理、特征提取及数据匹配3个模块展开分析。简要介绍了手持终端图像采集的相关考量。通过畸变校正、降噪、轮廓提取等,得到器材的轮廓图像,为特征提取做好准备。选取器材的几何形状特征作为识别依据,通过ORB算法得到图像的特征向量,并进行匹配,达到识别器材的目的。实验测试数据表明,该算法具有较高的识别率和良好的实时性。     

利用矩阵翻转法求最佳H圈

利用矩阵翻转实现二边逐次修正法求最佳哈密尔顿圈(H圈).首先构造完备加权图,并用距离矩阵表示之,使所选初始圈的顶点为矩阵主对角线的上方元素对应的顶点;然后对距离矩阵加边框并进行若干次"翻转",直到矩阵不满足二边逐次修正法的修正原则,最后得到的矩阵主对角线的上方元素确定了最佳H圈的权重及路线.     

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。     

基于循环子空间理论的线性系统测试矩阵优化

研究了线性定常系统在循环指数大于1(即其约当标准形不同的约当块有重根)的情况下测试矩阵的优化方法.以循环子空间相关定理的证明为基础,根据根向量链的相关特性,得到了测试向量的线性和与系统观测性的直接关系,给出了在保证系统可观测性的同时,使得测试代价最小的测试矩阵优化方法.算例表明,提出的方法简单直观,对配置测试向量具有良好的工程价值.     

基于作战仿真的指令分析研究

分析研究的主要内容是基于作战仿真的各种指挥指令,比较了实际军用文书与仿真指令之间存在的异同,分析了作战仿真系统中指令的类型以及内容结构,列举典型真实军事命令语言,进行便于仿真系统使用的格式化,重点论述实际军事命令等文书在作战仿真系统中如何被准确、高效地识别与运用,提出了两个适用于作战仿真系统的指令格式——基本指令格式和拓展指令格式,并归纳出指令格式的回字架构,为仿真指令在仿真系统中的应用提供支撑。     

对德国警察院校教育考察的启示

德国警察整体素质较高,其重要原因之一就是院校教育及职业再培训制度比较完善,并注重不断改革创新。通过赴德国考察学习,从思想政治建设、教员队伍建设等方面得到了一些启示。