“雪狼”在行动——16集团军某特战旅严寒条件下实战化演兵纪实

数九寒冬,呵气成霜,滴水成冰。16集团军某特战旅组织的一场严寒条件下战斗演练悄然打响。凌晨四时许,特战队员被一阵紧促的紧急集合声唤醒。"上级命令我们,开赴林海雪原,配合正面作战,做好夺控重要战场目标任务准备。行动代号‘雪狼’。"受领任务、请领装备、乘车机动、     

改进的人工蜂群算法求解武器目标分配问题

为了提高武器目标分配问题求解的效率与性能,提出一种求解武器目标分配问题的改进人工蜂群算法。针对武器目标分配问题模型的离散性特点,设计了解的编码方案,保证种群个体编码满足约束条件;通过控制种群编码熵的大小保证了初始化种群的离散性,加强了种群前期搜索的多样性;引领蜂采用同时保留最优蜜源与次优蜜源的方式,增大了种群局部寻优能力。仿真结果表明,在求解武器目标分配问题时,改进蜂群算法与传统优化算法相比收敛速度更快,求解精度更高,具有很好的应用价值。     

深化改革进行时——中国工程物理研究院全面深化改革综述

在事关国家全局和战略发展的领域,选准一些基础性、核心性、原创性的重大尖端科研项目,发挥优势、聚力攻关、重点突破,积淀成雄厚的创新成果,系统融入国家创新体系,为勇扭强军责任打造可靠助推器,提供坚强保障。     

聚焦信息化素养和带兵打仗实际本领推进军事高科技培训创新发展

军事高科技素质是现代军事人才必备的基本素质,加强军事高科技素质培养是军队院校教育的重要课题.新形势下,要适应军事高科技培训需求,大力加强干部队伍素质能力培养;紧贴部队实际和实战要求,优化完善培训课程体系和教学内容;针对参训学员特点和需求,改革创新培训方法手段;树立开门办学的全新理念,探索实践新的培训组织模式;建立完善激励评价机制,建强建实培训师资力量.     

一种结合弹道规律的模糊交互式多模型算法

针对交互式多模型算法中转移概率矩阵与实际运动不匹配而影响跟踪精度的问题,通过分析某型导弹的典型弹道,将弹道规律融合到模型概率转移矩阵中,然后将转移概率模糊化处理,提出了一种基于弹道规律的模糊交互式多模型算法,然后以导弹蛇形运动转至比例导引的机动过程为例进行了仿真验证,比较了典型交互式多模型算法和模糊交互式多模型算法的跟踪性能。仿真结果表明:该算法可显著提高导弹机动段的跟踪精度。     

充分发挥强军文化对强军兴军的作用

发挥强军文化对强军兴军的重要作用,必须以文强魂,铸牢听党指挥的强军之魂;以文强能,聚力能打胜仗的强军之要;以文强德,锻造作风优良的强军之基。     

一种基于麻雀搜索算法的空中目标意图预测方法

针对BP神经网络（BPNN）的分类性能和遗传算法（GA）的参数寻优能力难以满足空中目标意图预测需求的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的空中目标意图预测方法。利用SVM和SSA分别取代BPNN和GA,构建了SSA-SVM空中目标意图预测模型,并对模型的预测性能进行了仿真检验。结果表明,SSA-SVM比GA-SVM具有更快的收敛速度和更高的适应度值,比BPNN具有更高的预测准确性和更稳定的预测结果。因此,SSA-SVM可以准确、稳定地预测空中目标意图,能够满足意图预测在准确性和稳定性上的需求,提升了预测性能。     

基于深度卷积神经网络的异常行为快速识别

针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。     

基于方位-频率解算目标运动要素的航路选择

基于方位-频率解算目标运动要素解算方法可实现水下观测平台不机动解算目标运动要素,但接敌航路仍影响目标运动要素解算精度及平台隐蔽性。建立了方位-频率目标定位模型,通过仿真分析了不同初始目标舷角下,水下观测平台采用不同接敌航路情况下目标运动要素解算收敛速度和精度,并从保持水下观察平台隐蔽性的角度,探究了不同初始态势下应选择的航路。     

面向无人机识别网络中链路中断概率的优化算法

针对无人机识别网络,提出基于时间和带宽资源分配的链路中断概率优化算法（time and bandwidth allocation-based outage probability optimal algorithm,TBAP）。在TBAP算法中,先推导了中断概率的闭合表达式。再建立基于时间和带宽资源分配的中断概率最小化的目标问题,然后运用快速收敛算法求解目标问题,进而获取最优的时间和带宽分配策略。仿真结果表明,相比于传统的二分分配法,TBAP算法具有更低的中断概率。