“两个根本性转变”战略思想与实现经济快速动员准备的策略选择

实现经济快速动员准备,是“两个根本性转变”战略思想的内在要求,也是实现“两个根本性转变”战略思想的必要条件。文章提出,加强经济动员准备的策略是:转变思想观念和调整工作思路;注重高技术开发和高技术武器装备研制;着力重点地区和行业的物质能量积蓄;完善动员机制;增强军工企业的应变力和保障力。     

论家底经费管理

家底经费是我军经费的有机组成部分,在军费紧运行条件下,具有历史必然性和现实必要性。为继续发挥和不断增强家底经费的补助能力,文章立足于新形势下家底经费管理的现状分析,认为应从六个方面入手,综合施治,以确保家底经费的有序运行。     

倒向随机微分方程在欧式期权中的应用

假设市场为无套利市场,而且市场上只有两种证券:一种是无风险债券;一种是有风险的股票。通过自筹资策略,得到期权价格所满足的倒向随机微分方程(BSDE),利用倒向随机微分方程给出欧式期权价格概率表示;并证明欧式期权的完全套期保值性。     

企业政工工作与企业管理的共同发展策略

在现代企业管理中,制度所形成的约束力是推动其整体发展的重要力量,其涵盖范围广,同时涉及企业战略目标执行、财务及人事管理的多个方面,通过开展政工工作,则能带动企业战略目标的持续优化,促使企业管理理念与社会经济建设同步更新、协调发展.因此,需积极探索政工工作与企业管理的共同发展策略,同时增强这两项工作的工作能效.     

智能集群对防空作战影响及反制策略分析

针对未来防空作战中有效反制智能集群样式威胁的问题,从探测识别、火力拦截、指挥控制等方面重点阐述了智能集群对防空作战的影响,从探测识别、软硬毁伤等方面对国外反集群装备技术发展趋势进行了分析,并对反制智能集群的相关策略展开了思考.分析结果可为反智能集群作战体系能力架构设计与装备技术发展提供重要参考.     

基于卷积神经网络与滤波融合算法的某惯导系统剩余寿命预测模型建立

在对产品中具备大量运行观测性能数据的关键系统部件进行剩余寿命预测的过程中,因寿命数据稀少难以建立寿命分布模型。而对产品性能观测数据进行退化建模,传统退化过程分析模型对于产品性能观测数据适应性差导致产品寿命预测精度低、有效性弱的问题,充分挖掘部件退化数据信息,依据相关退化分析技术,基于统计模型中的滤波预测方法与机器学习技术中的回归卷积神经网络（regressive convolutional neural networks, RCNN）预测方法建立产品剩余寿命预测融合模型。融合模型结合了滤波预测模型对产品退化状态的挖掘能力、不确定表达能力与RCNN网络模型良好的数据适应性、预测的准确性,提高了产品退化数据分析的准确性及有效性,可对产品关键部件的寿命进行有效预测,为产品中具备大量运行观测数据的关键系统部件健康管理提供辅助参考。     

P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略研究

针对策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗任务,提出P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略。首先,为解决多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, MADDPG)算法训练速度慢和Q值高估问题,在MADDPG算法中分别采用基于树形结构储存的优先经验回放机制(Prioritized Experience Replay, PER)和设计的3线程并行Critic网络模型,提出P3C-MADDPG算法。然后基于构建的无人机运动学模型,设计追逃无人机的状态空间、稀疏奖励与引导式奖励相结合的奖励函数、加速度不同的追逃动作空间等训练要素。最后基于上述训练要素,通过P3C-MADDPG算法生成策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗策略。仿真实验表明,P3C-MADDPG算法在训练速度上平均提升了11.7%,Q值平均降低6.06%,生成的多无人机协同追捕对抗策略能有效避开障碍物,能实现对策略未知逃逸无人机的智能追捕。     

基于智能反射面辅助的无人机主动监听优化方法

针对可疑用户可能利用无线通信危害公共安全的问题,通过智能反射面和无人机组合的方法来帮助合法监视器监听可疑链路。首先,考虑了无人机与地面用户以及地面用户之间复杂的信道交互,构建了一个合法监视器监听速率最大的优化问题。其次,为了解决这个复杂的非凸优化问题,采用深度强化学习技术,将无人机的轨迹规划和智能反射面的相移变化问题建模为马尔可夫决策过程,设计了相应的奖励函数,并基于最大熵的深度强化学习算法实现无人机和智能反射面相移设计的联合优化。最后,从仿真结果看,与无智能反射面的优化方案相比,有智能反射面的优化方案不仅提高了合法监视器的监听速率,还降低了无人机的能耗,另外智能反射面反射单元的不同数量也会对监听速率产生影响。同时,相较于近端策略优化,基于最大熵的深度强化学习算法的优化策略拥有更稳定的训练过程和更快的收敛速度。     

基于属性匹配的装备保障体系建模方法研究

现有装备保障体系拓扑建模方法难以描述体系内部异质节点及各功能子网之间的关系,借助超网络理论提出了装备保障体系网络建模方法.定义了基于超网络的装备保障体系概念;提出了基于"三层五网"结构的装备保障体系超网络模型,结合欧式距离算法提出了基于属性匹配优先的边连接策略;以某战区装备保障体系为例,仿真表明该模型展现出近似无标度特...