坦克炮火力威力评价的多指标灰色关联决策模型

为了对坦克炮火力威力进行评估,提出一种新的解决方法.针对坦克炮火力威力评价中需要进行多属性、多指标决策的特点,利用在"奖优罚劣"原则基础上建立的[-1,1]线性变换算子,寻求决策方案的正、负理想方案,计算评价方案与正、负理想方案的关联度,建立了坦克炮火力威力评价的灰色关联度决策模型.计算实例的结果表明,该模型计算简捷、分辨程度较高、稳定性也好,可应用于坦克炮火力威力评价.     

基于BP网络的坦克火力性能评价模型

应用神经网络理论与方法建立了坦克火力性能比较的BP网络模型,利用MATLAB中神经网络工具箱对国内外几种代表性坦克的火力性能进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与装备性能之间的非线性关系,评价坦克火力性能简便可靠,客观性强.     

BP神经网络在坦克分队火力配系中的应用

坦克分队火力配系是坦克分队防御战斗中指挥员实施战场指挥的重要内容,选取火力配系方案的优劣直接影响着防御作战的胜负.首先介绍了BP神经网络的原理及使用方法,在系统分析制约坦克分队火力配系影响因素基础上,构建了火力配系方案评估的指标体系,接着详细设计了用于评估火力配系方案的BP神经网络模型,并利用MATLAB仿真软件对结果进行了计算和分析.结果表明BP神经网络具有很强的解决复杂非线性关系问题的特点,适用于对坦克分队火力配系方案优劣分析和评价.     

神经网络在联合火力打击目标价值分析中的应用

针对联合火力打击中目标价值的特点,运用BP神经网络理论对目标价值进行分析,并建立了联合火力打击目标价值分析指标体系,设计了BP神经网络模型;通过定义学习代价函数、确定函数输出信号、修正函数信号、网络初始化等改进BP算法对目标价值进行了分析,得到了目标打击序列分类.算例验证了该算法的合理、高效、稳定,在联合火力打击中目标优选分类方面具有广泛的实用意义.     

神经网络和DEA方法的炮兵火力毁伤先验评估模型

提出运用BP神经网络理论和数据包络分析(DEA)方法,对炮兵火力毁伤先验评估问题进行研究。利用以往经验数据建立样本集,通过BP神经网络预测模型,对待评估的炮兵火力毁伤计划进行分析,预测其毁伤效益,再建立带有偏好锥结构的DEA评估模型,分析火力计划的可行性和合理性;最后以某部17组炮兵火力毁伤数据进行实例分析。结果表明,该模型能给出科学、明确、可靠的先验评估结果。     

基于BP神经网络的多功能相控阵雷达威力评估

运用动态静态结合的方法以及厂家测试数据、查阅外军资料等手段获得多功能相控阵雷达指标参数,采用BP神经网络建立威力评估模型。研究表明:所建立的BP神经网络多功能相控阵雷达威力评估模型具有很高的评估精度,可以很好地反映雷达二级指标和雷达威力之间复杂的非线性关系,为多功能相控阵雷达威力评估提供了一种准确有效的方法。     

坦克火力运用智能系统目标威胁度评估模块

随着科学技术的发展,未来战争将有更多的智能化武器出现,坦克火力运用智能化将是坦克火力系统的发展方向,而目标威胁度评估是该系统的核心模块.应用BP神经网络建立了坦克目标威胁度评估模型,对影响因素进行了分析与预处理,并构造了3组训练样本.利用MATLAB7.0中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对样本和影响因素进行训练、仿真.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决坦克目标威胁程度与影响因素之间的非线性关系,评估坦克目标威胁度有很强的客观性和科学性,对未来坦克火力运用智能系统的建设具有一定的借鉴作用.     

合成分队火力分配自适应决策模型研究

针对合成分队武器和打击目标种类多样,战场态势变化迅速的特点,提出了一种火力分配自适应决策模型。该模型在火力分配中加入满意度函数以提高整体火力打击效率,根据各决策单元评估信息通过灰色关联法获得目标价值,根据目标类型和特点通过BP神经网络自动选择适合打击武器,通过GM(1,1)模型预测目标状态指标并结合相应的影响因素预测命中概率。仿真实例表明,自适应火力分配模型能够依据态势变化信息调整火力分配模型参数,获得更加合理有效的火力分配结果。     

装备采购风险的BP神经网络评价模型

装备采购具有高风险的特点,科学、准确的风险评价对装备采购至关重要.传统的评价方法主观因素太强,而BP神经网络模型为装备采购风险评价开辟了新途径.首先介绍了人工神经网络模型的原理和BP算法,然后结合实例给出了用于装备采购风险评价的BP神经网络模型,采用该模型获得结果令人满意.     

基于BP和Hopfield神经网络的航空肼燃料保障安全评价

针对航空肼燃料保障安全评价的复杂性和非线性,提出并建立了基于BP和Hopfield神经网络的动态安全评价模型。在综合分析国内外肼燃料保障安全评价的基础上,针对航空肼燃料保障过程中出现的问题,构建并优化了指标体系,选取前馈神经网络中的BP网络和反馈神经网络中的Hopfield网络建立评价模型。在详细说明了BP和Hopfield神经网络的构建方法后,进行实例验证,并对预测效果进行了比较分析。仿真表明,两种模型都能正确评价安全保障状态。但在收敛速度、联想记忆功能方面Hopfield神经网络优于BP神经网络。将BP和Hopfield神经网络用于肼燃料保障安全评价过程中,具有适用性和可行性,对于航空肼燃料保障的安全建设与安全管理研究具有重要意义。     

谈消防职业技能鉴定

为了适应社会发展和消防队伍建设的需要,建立消防职业技能鉴定机构是迫在眉睫的一项重要工作。改革、完善现有岗位工种的设置和资格认证是当务之急。应建立相应培训基地,建立和健全资格认证制度,完善消防从业政策,使各从事消防岗位工作的人员持证上岗,从而提高消防工作的质量,最大限度减少火灾损失。     

基于兰切斯特方程的网络中心战模型

为了更全面、客观地评价信息优势和决策优势对网络中心战进程的影响,在分析经典兰切斯特方程的基础上,引入信息?决策概率,提出了基于兰切斯特方程的网络中心战模型,仿真实验表明该模型能够有效地描述信息?决策概率在网络中心战进程中发挥的作用,为研究分析网络中心作战过程提供了理论参考。     

网络化条件下系统评估方法研究

文中分析了网络化综合电子信息系统的评估方法,探索性提出了网络化条件下系统的能力特点、评价要素、评估指标、方法及模型。具体分析了评估指标的内涵及定义,提出了多指标效用分析方法、兵力效能比评估方法两类评估方法,建立了评估方法的模型,提出模型的实现方式和解析方法。     

武警院校军事学研究生教学管理与保障存在问题及对策

武警院校军事学研究生教学管理与保障存在着课程体系不够科学、教学运行管理不严密、教学保障不到位及教学质量评价体系不完善等问题。应采取有效措施修订现行课程体系,建立和完善研究生教学质量评价体系,改善教学条件,形成教学管理合力育才的良好机制。     

基于网络的指挥控制协同性能评估模型

网络中心作战是通过部队网络化而实现的军事行动,网络化作战行动的评估需要新的模型和测量方法,以便获取基于信息优势对改进后的指挥和控制的效果.在借鉴美军经验的基础上,从信息的角度区分了网络中心作战信息栅格运作的方式,运用图论、复杂性理论和性能评估理论等方法,建立了作为信息处理系统的指挥控制网络的结构、预期延迟时间、协同影响、复杂性和有效期望等待时间模型,以及作为指挥控制系统的指挥控制网络的节点决策和网络决策效能模型,是对网络中心作战方法的探索.     

对网络教学的几点思考

随着网络技术、多媒体技术的发展,网络教学已经成为一种重要的教学形式,如何正确把握网络教学的模式,抓住特点,准确定位教师在网络教学中的角色,上好每一堂课,应该是每一位老师考虑的问题。     

ABC分析法在不平衡报价评审中的应用

针对不平衡报价在施工招标中呈愈演愈烈之势,严重损害招标人利益,在分析不平衡报价含义与表现形式的基础上,利用ABC分析法基本原理与思想,以某建设工程为例,探析ABC分析法在不平衡报价评审中的应用和实施,并运用ABC分析法对工程实践数据进行了筛选分析,筛选结果与工程实践相符.研究结果为解决工程建设评标中定量评审不平衡报价方...     

基于Delphi-BP神经网络的装备保障能力评估

针对评估指标数量过多可能给评估过程及结果带来的弊端,在构建装备保障能力评估指标体系基础上,给出了基于Delphi法的指标体系筛选的方法步骤,通过计算累计贡献率,对指标体系进行了筛选,降低了评估模型的输入维度。建立了评估部队装备保障能力的三层BP神经网络模型,利用Matlab神经网络工具箱对网络进行了训练和仿真,结果显示误差小于10-3。最后,通过对比评估,验证了方法的有效性和正确性。     

高校评建过程中“三个符合度”的理性思考

"三个符合度"是一个学校办学水平高低的最集中体现,也是高校教学评估的实质和精髓.在迎评促建的过程中,高校的自评自建工作应该围绕以提高"三个符合度"为中心来展开.