美小型舰艇编队电磁威胁评估和电子对抗策略

为重塑大国竞争优势,夺取和保持全球主要海区控制权,美国海军在“由海向陆”向“重返制海”的战略转型中,提出了旨在分散对手火力密度、提高对手决策难度的“分布式杀伤”概念。在此概念下,海上小型舰艇编队成为美国及其盟国海军显示前沿存在、争夺海权的重要力量。准确分析和把握美军运用海上小型舰艇编队的政治和军事企图,分析其基本组成、作战任务及主要运用方式对军队来说具有一定的现实意义。本文从“侦”“攻”“防”三个方面简要分析了美军海上小型舰艇编队的电子对抗能力,结合当前海上斗争形势评估了美军海上小型舰艇编队的电磁威胁,并从技术发展、体系建设和理念创新等方面提出军队未来的电子对抗策略。     

美军语言智能处理技术的发展策略与启示

发展语言智能处理技术是全球新军事科技研发的重要趋势。美军在几十年的发展过程中,不遗余力地推进新的语言智能技术的研发与应用。在人工智能宏观政策和举措的带动下,美国政府与军方在语言智能领域采取了较为清晰的战略路线:明确需求方向,注重长远规划;重视军民融合,调动地方研发活力;创新技术研发资金的管理模式,提高发展效率;推动技术在关键领域的应用,加快美军战斗力的形成。本文认为,面对这一趋势,我们需要深度布局国防语言智能处理技术战略,重视面向未来需求的长远规划;充分调动语言智能处理技术研发的"民间力量",注重军产学研的协同创新;建立科学适度的项目研发机制,加快颠覆性技术的战斗力转化。     

军队审计机构运用社会审计力量的SWOT分析与策略

习近平主席为军队审计工作提出了"全覆盖""问题导向"等新要求。在现有审计力量难以满足审计需求的情况下,通过购买社会审计服务、接受社会审计组织劳务派遣等方式组织社会审计力量参与军队审计任务,将是提高军队审计机构工作效率、实现创新发展的有效途径。本文通过SWOT分析法对军队审计机构运用社会审计力量的优势、劣势、机遇和威胁等内外部情况进行全面分析,指出社会审计不仅具有逐利性,在审计目标、审计职权、审计报告等方面也与军队审计存在较大差异,军队需全面了解社会审计的性质及军地审计环境等因素的影响,才能够在正确把握军队审计机构现状的基础上,为军队审计实践探索提供启示和应对策略。     

多传感器多机动目标跟踪方法研究进展

讨论了多传感器多机动目标的研究现状,分析了几种跟踪滤波器的性能,着重探讨了交互多模型(IMM)算法的发展状况和应用。同时还研究了多传感器跟踪多机动目标过程中的数据关联方法。最后指出,寻求采用自适应变结构的IMM算法,研究模型切换过程中算法的过渡性能,以及在数据关联中引入混沌、遗传算法等智能控制方法,将是未来多传感器多机动目标研究的方向。     

导学达标中设问、启导策略

导学达标是目标教学的四个环节中最重要的一环.“导“指的是突出体现教师在整个教学过程中“主导“作用--启发诱导,“学“是学生在教师的启发诱导下充分发挥“主体“的积极思维活动.导学达标过程是师生双方信息交流的过程,而课堂的设问、启发是优化课堂教学结构和开启学生心智的阶梯与桥梁.若教师具有良好的课堂提问、启导技巧,不仅能够激发学生的求知欲,调动学生思维的积极性,使学生逐步学会发现问题和思考问题的方法,而且也能有效地发展学生智力,培养学生的能力,加强师生双方的情感交流、信息反馈,及时调节教与学的活动.因此,深入研究课堂设问、启发的策略,并在教学中根据教材和学生特点,灵活地实施课堂设问、启导,应该成为我们每个数学教师的研究课题.本文分别就数学概念教学、数学理论教学和数学解题教学,谈一谈在导学达标一环节教学中如何设问,启导,培养学生能力和开发学生智力的点滴体会.……     

装备采购多目标激励模型研究

在将质量货币化从而实现激励目标测度统一的基础上,根据委托代理理论建立了委托人风险中性,代理人风险规避时的多目标激励数学模型,给出了激励系数的表达式,对激励系数与随机变量相关系数之间的关系进行了讨论。     

基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术在战场目标识别中的应用

近年来,多传感器信息融合技术已经在许多领域得到了广泛的应用,该技术也可以用于战场目标识别.在简单介绍了多传感器信息融合技术的概念和方法之后,详细阐明了D-S证据推理的原理及其应用于战场目标识别的方法,并进行了仿真处理.仿真结果说明,基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术,是解决目标识别问题的一种有效方法.     

论领导班子结构科学化的整体效应

一、领导班子结构科学化的意义 　　领导班子结构是指领导班子中各成员在一定的时间内和一定条件下的配置和组合方式,是一个多序列、多层次、多要素的动态平衡体.现代化的生产是生产、经济、科技发展一体化的系统经济,其任务艰巨复杂,这就要求领导者不仅具备一定的素质,而且必须有一个科学的结构.……     

基于多信息的柴油机缸套磨损故障诊断研究

采用了模糊神经网络模型,对柴油机缸套磨损故障以及缸套破坏性磨损故障进行了诊断研究.通过缸套磨损故障的模拟实验,获取柴油机机身振动和铁谱分析等多源多维故障信息,并对融合故障信息进行预处理,解决了模糊神经网络输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数及网络的学习训练问题,对缸套不同磨损故障进行了诊断.研究表明,这种基于多信息的诊断方法减小了故障诊断的不确定性,提高了诊断精度.