业主延期条件下FIDIC施工合同条件调价公式研究

调价公式作为FIDIC合同中最重要的风险分配方式之一,通过对可调价要素价格指数或价格的调整,把合同中的隐性风险在业主和承包商之间的分配比例作了明确规定.从承包商的角度,并基于业主的原因造成工期延长的条件下,对调价公式中各个组成因子及其权重对调价结果的影响进行了研究,探索把调价公式同成本管理有机结合起来,以期达到降低成本...     

网络化弹药协同作战效能研究

首先分析了网络化弹药协同作战的过程,提出了网络化弹药作战效能的评估方法及定义,并对影响作战效能的因素进行了分析。针对作战方案在实战或仿真推演过程中反映战场态势等方面的特征,相应地提出了网络化弹药作战的效能指标:目标识别率、目标杀伤率、假目标攻击率、效费比,然后利用作战仿真法,验证了不同影响因素下协同作战和非协同作战的效能。仿真结果表明了网络化弹药协同作战具有较高的作战效能。     

物联网及其军事应用研究

文章通过分析物联网的概念,指出物联网与传感网、M2M等其它现行网络的区别与联系,并对物联网的本质进行探讨。阐述了物联网的基本构架,展望了物联网在军事领域的典型应用,最后提出了对于军队物联网建设的几点建议。     

基于粒群算法和BP神经网络的煤电价格预测

由于煤电价格的波动受多种不确定因素的影响,且煤价和电价之间还存在非常复杂的耦合关系,它是一个典型的非线性系统,所以使用传统的方法来建立煤电价格的预测模型非常困难。针对这种情况,提出了一种基于粒群算法(PSO)和BP神经网络的煤电价格预测方法。采用PSO训练BP神经网络,不仅克服了BP神经网络算法易于陷入局部最优的缺点,而且可以提高网络的收敛速度和预测精度。结合煤电价格的历史数据,在Matlab平台上进行了仿真实验,验证了该预测模型的优越性。     

一种新的证据表示模型及其在敌作战意图识别中的应用

根据所获得的敌作战意图相关信息的特征,首先提出了证据支持最简形式、证据支持二元形式、同型证据等概念,在这些概念的支撑下,研究了将证据支持二元形式表示为证据支持最简形式的正交和问题,其结论用于表示敌作战意图及其特征信息之间的相关性,从而建立对敌作战意图的识别体系,完成对敌作战意图的最终判定。新的证据表示模型有效地简化了作战为证据的特征信息的表示和合成,降低了计算量。给出的具体应用示例也证明所提出的算法结构的可行性和有效性。     

基于神经网络的舰船目标识别研究

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了一种从DEMON谱线谱和DEMON谱连续谱提取的特征方法,并设计了一个基于BP神经网络和多神经网络分类识别器的舰船目标识别系统。通过对实际舰船噪声目标进行识别,识别效果比较满意。这对舰船目标识别的发展具有一定的参考价值。     

计算机网络战防御技术分析

针对未来信息化战争中计算机网络易受攻击的问题,探讨了网络战防御体系结构,分析了防御体系各组成部分间关系和整个体系的管理模式;依照防御体系重点,对主要的防御技术进行了归纳和描述;指出对众多的网络防御技术采用集成和综合运用的意义,介绍了几种主要的系统集成方式。     

干扰下雷达网的威力范围

分析了构成雷达网的主要威胁干扰是压制式干扰,根据压制式干扰的特征和干扰下的雷达方程,分析雷达网的威力范围,提出一种采用MATLAB将雷达网的作用范围、目标轨迹及干扰轨迹画在同一图中的方法.比较目标是否在雷达网威力范围,根据等高线判断某一高度的目标是否在雷达网的威力范围之内.并给出两相控雷达存在压制式干扰情况下对一机动目标的防御范围.     

基于神经网络的大区域防空信息进攻作战效能评估

建立了大区域防空信息进攻作战效能评估的指标体系。由于指标主观性很强,普通的方法难以取得好的效果,而神经网络以其良好的非线性处理能力,为解决此问题提供了一个好的方法。对应用LMBP神经网络解决大区域防空信息进攻作战效能评估的方法问题进行了探讨,给出了神经网络的算法及评估模型。并通过实例证明了方法的可行性,最后与一般的BP神经网络方法进行了对比,体现了该方法的先进性。     

基于BP神经网络的防空保卫目标分类

提出用BP神经网络模型对防空保卫目标进行分类的一种新方法。该方法建立分类评价的指标集,将分类的划分等级作为训练样本集,以指标的各等级标准值作为样本的输入特征值,建立多参数的BP神经网络防空保卫目标分类评价模型,然后用实例训练神经网络,得出了较合理的结论。