演化硬件中变异概率对进化算法首次命中时间的影响

在(1+1)EAs中,采用马尔可夫链推移时间分析法,推导出了平均首次命中时间的表达式。从理论上分析了变异概率对平均首次命中时间的影响。结果表明适当的变异概率会缩短平均首次命中时间,加快进化算法的寻优时间。     

连续信息空间中的信息泄漏问题研究

在联邦式作战仿真平台中,互相通信的主体在进行通信的同时还需要保护其私有的信息。讨论了基于线性方程组“无穷解”条件下的连续信息空间的信息泄漏和保护问题,包括该模型的基本特性和防止泄漏的方法,指出了存在信息的部分泄漏问题,并给出了检测部分泄漏的方法,为提高计算性能,可指定检测子空间,最后,讨论了信息动态改变对信息泄漏的影响。     

基于贝叶斯网络的作战目标评估

在作战指挥决策活动的筹划阶段,对敌体系要害和关键点的分析,当前尚未形成系统方法。针对此问题,利用贝叶斯网络在非精确知识表达与推理领域的优势,提出了综合考虑目标价值、打击难度、打击效果等因素的作战目标评估模型。根据判别贝叶斯网络分类器性能优于生成贝叶斯网络分类器的特点,在经相关领域专家论证的样本数据集的基础上,采取梯度下降法训练得出评估模型各结点条件概率分布。最后,利用Netica仿真软件,经样本数据测试,证明了作战目标评估模型的合理性。     

基于混合数据挖掘模型预测用户流失

用户流失预测问题广泛应用在银行、金融、电信等多种领域。对用户行为进行有效的预测和分析有助于企业的竞争和了解瞬息万变的市场规律。采用3种混合的数据挖掘模型对用户流失问题进行了研究,以形成一个准确高效的用户流失预测模型。这3种模型应用于数据挖掘的两个阶段:聚类阶段和预测分析阶段。在第1阶段中,对用户的数据进行过滤。第2阶段对用户行为进行预测。第1个模型采用了二分k-means算法进行数据过滤和多层感知人工神经网络(MLP-ANN)相结合进行预测。第2个模型采用层次化聚类与MLP–ANN相结合进行预测。第3个模型使用自组织映射(Self-Organizing Maps)与MLP-ANN进行预测。这3种模型预测分析基于真实数据,用户流失率采用3种模型混合计算的方式得出结果并同真实值进行比较。分析结果表明采用多模型的混合数据挖掘模型的数据准确度优于普通的单一模型。     

加快推动国防科技和武器装备军民融合发展

国防科技和武器装备领域是军民融合发展的重点,也是衡量军民融合发展水平的重要标志。加快国防科技和武器装备军民融合发展,是保军强军的重要支撑,更关乎国家安全和发展一系列重大问题,必须从战略高度深刻领会其全局意义,以清醒头脑研判国防科技和武器装备军民融合发展形势,用务实举措推动国防科技和武器装备军民融合创新发展。     

面向联合作战行动设计的态势差分析机理研究

文章介绍了态势差的概念内涵,分析了在设计联合作战行动时为什么要分析态势差,阐述了如何分析态势差。态势差分析是工程化作战筹划的一个环节,研究态势差分析机理,能为作战行动设计提供有力支撑,提高作战筹划效率。     

美国空军装备技术体系规划及发展分析

在新军事变革的局面下,装备体系化发展已成为必然趋势。本文在分析美军"技术地平线"规划研究及"技术地平线"发布后8年来美军重要装备发展情况的基础上,总结美空军技术顶层规划及装备体系研制成功经验,提出了我国未来装备体系建设的方向和建议,为新时期促进我国装备体系建设顶层科学规划,促进装备体系、技术体系、能力体系发展提供参考。     

基于个体心理特征的基层主官五维度任职行为模型论析

基层主官担负基层工作的组织和落实,其军事任职行为,贯穿和体现在实际的军事管理工作中,是实现较高基层组织绩效重要基础,也是部队发展的有力支撑。针对基层军事训练和军事任务的需要,基于个体心理特征的理论视角,从牢固责任心、创新工作方式、开展团队合作、锻造军事本领、开发心理资本的五个方面,提出并论述了我军基层主官任职行为的五维度模型,研究表明:基层主官五维度任职行为模型,为提升基层主官任职能力,提高基层组织战斗力提供了理论支持和有效途径。     

新型双转子发动机功率传输装置的运动学特性

提出一种基于摆盘和凸轮组合机构的双转子发动机功率传输装置。其结构简单、布置方式完全对称,平衡性好,能够通过凸轮控制转子的运动规律。为分析和研究该机构的运行特性,通过欧拉法建立该机构的基本运动学模型,计算出其运行轨迹,凸轮轮廓线等。分析了主要结构参数,如滚子轴线夹角和摆盘倾角,对其容积变化规律的影响。主要结论如下:滚子轴线夹角越靠近90°,气缸容积变化幅值越大。摆盘倾角与容积变化规律是成正比的,对于四叶片活塞转子而言,摆盘倾角最大取值约为65°。在实际中,滚子轴线夹角最好取90°,摆盘倾角要在留出足够叶片活塞厚度的前提下尽量取较大的值。     

应用极化聚类中心设计快速自适应极化滤波器

针对传统自适应极化滤波算法存在收敛速度慢、迭代步长因子选取困难等问题,采用极化聚类中心估计理论设计了一种快速自适应极化滤波器,实现了对极化雷达回波中的干扰信号逐脉冲地自适应精确对消。滤波器通过距离单元选通获取干扰信号样本,对样本极化聚类中心的直接计算能够快速估计干扰信号在当前脉冲内极化状态,依据干扰输出功率最小原则最终实现快速滤波过程,相比于传统极化滤波算法有更快的收敛速度和更稳定的干扰抑制性能。仿真对比实验结果验证了该方法的快速有效性。