对装备可计量性的思考

本文在提出可计量性的定义与对可计量性理解的基础上,梳理了可计量性与装备"五性"的关系,分析了可计量性研究对计量保障的作用,以及可计量性在武器装备全系统全寿命周期中的作用,并对如何开展在研和现役武器装备的可计量性研究提供了思路。     

基于ERA和PT的舰艇编队多作战想定下效能评价

为了解决舰艇编队作战效能评价高度专业性、复杂性及要素间关联性等技术难题,提出了基于证据推理法(ERA)和前景理论(PT)的舰艇编队作战效能评价方法,分两步确定最优的评价指标体系及权重。对于要素间客观存在的关联性,从理论上证明了关联性越低,证据推理法的应用效果越佳,再以此为目标优化效能评价指标体系;运用前景理论构建了指标体系关联度最小、评价能力前景价值最大的非线性优化模型,同时确定指标最优权重,并给出求解方法。为了验证这一方法的有效性,将基于ERA和PT的舰艇编队作战效能评价方法应用于多想定的算例分析,结果表明,提出的方法能有效地解决舰艇编队作战效能的评价问题。     

基于AHP的中小学信息技术教师胜任力的评价指标体系构建研究

教育信息化2.0时代,作为实现学校教育信息化的领航者,信息技术教师的个人综合素质与技能对胜任中小学信息技术工作发挥着重要的作用,而如何选拔一名合格的信息技术教师,考察其胜任力尤为重要。本文在对国内外信息技术教师胜任力评价指标体系及胜任力模型分析的基础上,运用层次分析法构建由3个一级指标及44个二级指标组成的中小学信息技术教师胜任力评价指标体系,并以洋葱模型为原型,构建出中小学信息技术教师胜任力模型。     

基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架

针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题,提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系,将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数,构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分,结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构,通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法,满足实时性和准确性要求,所提方法具有良好的应用价值。     

某新型步兵班组城市作战效能评估

随着步兵班武器装备的更新换代,传统编配中被忽视的威胁预警能力,态势感知能力获得大幅提升,相应的其作战模式也将发生改变。基于城市进攻作战战场想定,参考美国X班组核心技术指标,利用层次分析-模糊综合评判法实现对某新型步兵班组城市作战效能评估,为未来战争中步兵班的作战编组、火力配备、战术运用提供更为科学有效的决策依据。     

基于组合赋权和云模型的部队管理绩效评价方法

针对部队管理绩效影响因素复杂,难以客观定量评价的问题,从权重确定和评价方法选择两个方面进行改进和完善研究。为避免信息的丢失和扭曲,提出了一种组合赋权法来确定指标权重,并将云模型引入到部队管理绩效评价,从而建立了基于组合赋权-云模型的评价方法,通过与模糊综合评价的结果对比,验证了该算法的可行性和有效性。     

机械臂设计方案选择的模糊综合评价方法

针对机械臂设计方案选择问题中存在的诸多模糊因素,建立了一种基于熵权和AHP的模糊综合评价方法。分析了影响机械臂设计中的各种指标和因素,构建了机械臂设计方案的综合评价指标体系,建立了相应的评价指标分级矩阵;并结合熵权与AHP共同确定评价指标的综合权重,有效解决了权重分配困难的问题;利用信息熵实现对所选设计方案的总体评价,得出所选方案评价结果为良等级。评价结果具有一定应用价值,对多个方案选择时提供一种很好的评价体系,对快速选择方案提供了一定的参考意义。     

基于军民融合的武器制导装置生产条件现场评价方法研究

军民融合发展政策支持已促使许多民营企业进驻国防军工供货体系,制导武器是军民融合深度发展的重要领域。为了规范武器制导装置生产企业能力要求,研究提出了武器制导装置生产企业评价方法、评价指标体系、评价依据和合格判据。现场评价要素主要包括组织机构及人员要求、管理要求、生产技术要求、基础设施和设备要求,给出了评价要素各个细目及相应的分值,规定了每项评价要素的评分准则。     

一种迷彩伪装效果评价指标权重分配算法

迷彩伪装效果评价的多指标权重分配多为平均分配或专家评判,难以客观、科学地评价伪装效果。提出了基于模糊聚类方法、结合信息熵和统计特征的多指标权重分配算法。该算法通过模糊聚类得到样本的分类结果,应用信息熵和统计理论计算各指标的权重分配。对以结构、纹理、颜色、二阶矩特征等为指标的迷彩伪装样本进行了权重分配实验,分析比较了专家评判法、熵权法和该算法确定的权重之间的差异,并通过实验验证了算法的有效性和科学性。