体育教学中如何培养学生的意志品质

意志品质是人们为达到既定目的而在行动所表现出来的自觉克服困难的心理过程。意志品质具体表现在鉴定的目的性;顽强性和果断性;勇敢创新精神。在体育教学中能否体现出意志品质的培养和有目的的是学生克服各种各样的困难完成意志行动,这对提高教学质量有很大的促进和发展作用。     

有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估及保障方案优化

备件库存和站点维修能力是影响备件维修周转的重要因素,制约装备使用效果。针对备件需求随任务阶段动态变化的装备保障方案评估和优化问题,考虑站点维修能力对备件维修过程的影响,结合METRIC建模方法和动态排队理论,建立了有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估模型。在评估模型基础之上,以保障费用为优化目标,装备可用度为约束条件,建立了任务期内多级保障系统保障方案优化模型。以任务期内的最低可用度所对应的备件短缺数为观测值,分析了各项资源的边际效益值,采用边际优化算法对各项资源进行优化计算。算例分析表明,评估模型能够计算多级保障系统任务期内各阶段装备可用度;保障方案优化模型和方法能够得到各项保障资源的优化配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制定合理的保障方案提供决策支持。     

武器装备体系能力矩阵评估方法

针对武器装备体系能力难以客观、定量评估的问题,引入复杂网络理论,提出了基于矩阵运算的武器装备体系能力评估方法。分析了武器装备体系能力的概念,建立了武器装备体系的复杂层次网络模型,描述了装备网络的组成、运行过程,定义了装备网络的矩阵描述方法和矩阵运算规则,提出了装备网络作战能力描述参数,给出了装备网络能力的矩阵计算方法,进行了影响因素分析,最后通过实例验证了方法可行性、有效性和灵活性。     

军用航空发动机大修能力评估方法

针对航空发动机修理工厂大修能力难以评估的问题,提出了航空发动机大修能力评估方法。分析了航空发动机大修生产过程;根据航空发动机大修生产工作特点,建立了基于生产职能分解的航空发动机大修能力评估指标体系,构建出基于熵权和灰色聚类的评估指标赋权模型;结合实例验证了方法的正确性和实用性。     

基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。     

不断提高学生军训基地化训练水平

学生军训基地化训练,是依托专设的训练基地,利用科学的训练手段和完善的训练设施,对学生进行教学组训和检验评估的一种训练方法。提高普通高校学生军训基地化训练水平,应按照“建、训、管、保”并重的原则,开拓新思路,探索新方法,通过建设功能完备的训练基地,创新科学高效的组训模式,实施严格精细的科学管理,构建立体多元的保障体系,不断推进学生军训工作创新发展。     

从法理和动员学角度探析国家安全动员能力

以总体国家安全观为指导,从宪法、国防动员法以及相关理论和实践的角度研究国家安全动员能力之概念、要义和构建措施,旨在满足国家战略拓展中面临的多种安全需求,为国家和平发展提供具有创新性的动员能力支撑.     

普通高校学生军训基地化的思考

学生军训基地化是普通高校学生军事技能训练的重要组织形式,对于提高学生军训效果、增强学生国防素质,具有十分重要的意义.各级要进一步提高思想认识、找准存在问题、探索有效途径,推进学生军训基地化创新发展.     

基于概率神经网络的高校科研能力评价

科研能力是评价高校综合实力的重要指标,高校的科研能力水平将会在一定程度上影响到高校所在地方甚至国家的科研水平.因此,不断提升学校科研能力水平,成为高校自我提高和发展、增强综合实力的重要措施之一.如何对高校科研能力进行科学地评价,成为一个亟待解决的问题.本文将高等院校科研能力评价体系作为研究对象,通过相关文献的查阅,从众多研究中,选取影响高校科研能力的11个典型指标,构建了基于PNN的高校科研能力评价模型及算法.并通过仿真实验验证模型及评价方法的可行性和有效性,为高校科研能力有效评价提供参考依据.