排序方式: 共有282条查询结果,搜索用时 15 毫秒
121.
舰艇编队网络化反导作战系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
首先,按照网络中心战的概念,研究舰艇编队网络化反导作战系统的体系结构,以传统作战单元的功能系统为基本单元(作战节点),建立了传感器网、指控网和武器网三层逻辑网结构,定义各层的基本组成和主要功能,并在认真分析传统指挥体制和指挥方式不足的基础上,提出了“动态网络型”指挥结构和“动态分权式”指挥方式;然后,深入分析了舰艇编队网络化反导作战过程,定义了舰艇编队网络化作战模式下4种新的作战方式;最后,指出了系统实现的关键技术,阐明了各关键技术下一步的研究方向及重点. 相似文献
122.
戴丽红 《中国人民武装警察部队学院学报》2011,27(1):93-96
洛杉矶警察局在9.11事件之后,不断积累预防和打击恐怖主义的经验,提高自身反恐能力,并在实际的预防打击恐怖主义斗争中做出了重要贡献。恐怖主义是全世界的敌人。针对中国的恐怖主义威胁现状,我国公安机关作为预防和打击恐怖主义的重要力量,要研究和借鉴他们好的经验,坚决打击国内恐怖主义的发展势头,以维护中国的安全稳定。 相似文献
123.
为解决快拍数不足情况下MUSIC高分辨方位估计方法输出空间谱信噪干比损失较大的问题,提出一种稳健的高分辨方位估计方法—CSMUSIC方法,并将其应用于近场声源分布测量中.根据时频变换过程,提出频域协方差矩阵估计过程可用快拍数;基于复域变换处理,解决了复域协方差矩阵估计求取过程可用快拍数;分析了CMUSIC方法实现流程及其降低频域快拍数不足导致的信干噪比损失;通过数值仿真验证了其对目标位置的检测及定位性能.数值仿真处理结果表明,该方法在保持MUSIC方法高分辨的同时,克服了频域快拍数不足引起的信干噪比损失较大问题,实现了对目标位置估计,提高了MUSIC近场声源分布测量方法对目标位置的检测及定位性能. 相似文献
124.
本文就学生在听力技能训练中普遍存在较为突出的问题:大脑疲劳与精神紧张,从心理学和生理学的角度提出了"环境训练法".其目的是通过放松练习来改善大脑环境从而使学生在轻松愉快的状态下积极高效地练习听力.通过实验对比与分析,实验组与对照组相比p<0.01,实验组听力成绩明显优于对照组.实验研究证明这一方法具有实用性与有效性. 相似文献
125.
针对装备体系方案质量评价指标体系不够全面,通过运用鱼骨图分析法对各类影响因素进行综合分析,并从稳定度和有效度角度优化分析指标,以确定合理适用的装备体系方案质量评价指标体系;针对赋权过程中存在的不确定性,采用IGAHP(Improved Group Analytic Hierarchy Process,IGAHP)-IEW(Improved Entropy Weight,IEW)-GT(Game Theory,GT)相结合的方法,对评价指标体系各指标进行了赋权;针对原始数据处理和评价过程中的不确定性性,运用云重心评判法(Membership Cloud Gravity Center,MCGC)对装备体系方案质量的进行综合评价,以得出定性与定量评价结果。最后,以某装备体系方案为对象进行示例评价,验证了模型的合理性和适用性。 相似文献
126.
利用蒙特卡罗方法对高能离子在材料中的输运进行了计算机模拟研究 ,入射高能离子与靶材料的作用近似为核散射和电子作用两个独立的部分 ,核散射能量损失采用经典两体碰撞近似 ,通过对碰撞参数的随机抽样得到散射角 ,电子能量损失高能时采用Bethe-Bloch公式 ,低能时采用Lindhard -Scharff公式 ,中能时采用插值公式。最后对高能铁离子入射于铝、硅材料的输运进行了模拟计算 ,给出了模拟结果并进行了分析。 相似文献
127.
应用螺旋理论对并联机器人中常用的一种结构形式—Stewart平台机构进行了静力分析计算 ,并对我校的一个六自由度试验平台进行了校核 ,结果表明分析过程简单明了、运算方便 相似文献
128.
为实现高超声速跳跃-滑翔弹道扰动引力的快速赋值,提出自适应网格赋值模型,并根据反距离加权理论,优化广义延拓逼近算法,对模型的逼近误差进行分析。该赋值模型的网格划分为两级,第一级网格根据标准弹道空域进行划分,第二级网格根据滑翔导弹实际弹道在线生成。根据一级网格节点数据,通过优化广义延拓逼近算法计算二级网格节点数据,最后根据二级单元内插计算实际弹道点的扰动引力值。仿真结果表明:在同等大小的网格划分下,优化广义延拓自适应网格模型的逼近精度高于一般赋值方法;在同等精度要求下,该赋值模型的最大单元格边长大于一般赋值方法,从而减少了单元格划分数量,进而降低弹上数据存储量;针对不同滑翔方向以及不同滑翔距离的跳跃-滑翔弹道,该模型逼近误差对应的落点偏差小于5 m,具有较好的适应性。该赋值模型在满足计算速度的前提下,提高了传统赋值方法的逼近精度,降低了弹上存储量,具有一定的工程应用价值。 相似文献
129.
随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。 相似文献
130.