高等师范公共教育学教学空间拓展的实践探索

公共教育学是高等师范院校教育类课程中的核心课程,承担着培养师范生具备教育理论素养的任务,是师范生入职教师前一门非常重要的必修课程。但从各高等师范院校的教育学教学现状及学界学者教师们的反映来看,公共教育学教学效果较弱,影响到师范生的培养质量。分析原因在于其偏差的公共教育学目标现实定位和狭窄的公共教育学教学空间。课题组在研究实践公共教育学教学中进行了拓展教学空间的探索。     

反潜水面舰艇CGF的仿真决策支持

在大型仿真系统中,对一种计算机生成兵力不仅要求其能进行实体的智能行为决策,还要求其能响应人工干预和仿真中其他更高级兵力的干预,而目前研究多集中在实体的智能决策上,对CGF综合决策支持的研究还不多.从反潜水面舰艇CGF系统的决策需求出发,通过对系统决策进行分析,采用CXBR上下文推理技术构建CGF的实体行为决策模型,阐述了CXBR决策方法的思想及方法步骤,对水面舰艇反潜的战斗行为进行了合理划分,构造了系统兵力环境数据库、战术知识库和作战想定编辑器,建立了灵活、柔性的多级决策支持框架,满足了仿真系统决策要求.     

基于不完全信息演化博弈模型的网络舆情传播羊群行为

以网络舆情传播过程中大部分人对事实不了解为前提,在这部分群体内构建基于不完全信息环境的两人对称演化博弈模型。提出了两人对称博弈矩阵来决定个体策略的选择,建立了复制动态方程说明不同策略群体比例的演化方向,演化时引入个体的记忆长度,根据设定的交互规则更新各自的观点值及记忆列表。仿真分析模型表明,在此环境中很容易产生羊群行为,群体内的个体都选择盲从并且观点保持一致。此外,羊群行为的集聚产生受多种因素影响,主要与采取分析策略的交互利益、成本系数以及记忆长度有关。本文对科学分析引导网络舆情的传播有一定实际意义。     

软件定义的航天器测试网络技术

航天器测试网络是航天器自动化测试运行、测试数据监测分析等测试业务运行的信息通道,它的性能将极大影响航天器试验测试效率与试验数据的应用效能。针对传统航天器测试网络存在的物理独立部署、人工迁移、存在数据孤岛以及无法高效交换共享的不足,本文参考借鉴软件定义网络技术,设计了基于虚拟局域网及软件定义网络技术的软件定义航天器测试网络。该测试网络技术具备良好的软件重构、区域隔离、测试信息汇聚共享性能,能够通过软件重构,自动化迁移部署航天器测试网络;通过网络区域逻辑隔离,确保各航天器测试指令运行区域受控、安全;通过全局测试数据汇聚实现多航天器测试数据的交换共享,从而有效解决了航天器测试网络快速部署、测试指令安全运行与测试数据交换共享的问题,有力推动了装备试验数据工程的建设工作。     

空降兵防空分队指挥自动化

有效的防空作战是空降兵顺利完成地面作战任务的必要前提,分析了空降兵地面作战的空中威胁,介绍了空降兵防空分队指挥自动化系统的组成及功能,重点对其空情信息的传输处理延迟时间进行了分析研究,对我军空降兵防空分队指挥自动化系统建设具有一定的参考意义.     

导弹气动参数变化时PID与模糊控制的仿真

以参数大范围变化的导弹为研究对象,分别设计PID控制器和模糊控制器,并对PID控制器和模糊控制器组成的稳定回路进行仿真,仿真结果表明,PID控制器不能适应参数大范围的变化,表现为容易产生超调。简单模糊控制器对外界参数具有较好的适应性和鲁棒性,但存在稳态误差,通过采取模糊——积分并联混合,改善了模糊控制的稳态性能,提高了模糊控制的稳态精度。     

基于加权网络的系统目标毁伤效果评估

针对当前评估模型准确性和普适性不佳的情况,将系统化、网络化的思想应用于目标毁伤效果评估领域,并从网络特征的角度出发,提出替代度的概念,构建一种基于替代度的加权网络评估毁伤模型;最后,以无线电技术侦察阵地为例进行了分析与验证.算例表明,该模型能充分考虑技术侦察阵地各子目标间的相互关系,可实现由子目标向系统目标毁伤评估的合理过渡,所得的评估结果也更为科学、可靠.     

国防领域技术预警流程研究

技术预警是对技术突破和由此引起的军事、政治、经济和社会危机的预测,是从国家安全的根本利益出发,以保持己方军事优势、防止敌人"技术突袭"为宗旨的技术发展预测。研究回顾了国内外技术预警研究历程,从前期准备、预警清单、技术调查、分析评估等四个主要环节,全面分析国防领域技术预警的具体流程,为国防领域技术预警系统的构建与应用提供支撑。     

空中目标类型识别的直觉模糊集方法

在防空作战中为了有效地对空中目标的类型进行识别,利用直觉模糊集理论对目标识别信息的不确定性进行量化处理,并在直觉模糊数排序方法研究基础上,提出了一种基于直觉模糊集理论的空中目标类型识别方法。实例分析表明,该方法能够定量描述目标判断信息的不确定性以及在避免信息丢失的同时有效地处理不确定性程度较高的目标判断信息,可为防空作战中目标类型识别提供理论参考。     

基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障诊断方法

利用网络撕裂法逐层将复杂装备撕裂为较为简单的单元,并充分利用粗糙集和神经网络融合方法的优点进行故障诊断。提出了基于粗糙神经网络的网络撕裂故障诊断方法,总结出基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障算法流程图。以L-F滤波器为例进行实验,结果证明:该算法明显优于普通的基于粗糙神经网络的故障诊断方法,网络结构得到简化,训练速度得到加快。