关于军校开设“人口、资源与环境”课程的必要性

日趋严重的人口、资源与环境问题 ,已经引起党和国家的高度重视。我军院校课程体系中人口、资源与环境的缺位 ,不适应形势发展的要求 ,也不适应学员素质的全面培养与健康成长。适时开展人口、资源与环境教育 ,并将其纳入公共基础课教学 ,应成为军校政治理论课教学改革的重要内容。     

刍议网络化战场建设的新位移

古人云:“凡事预则立,不预则废”。随着网络时代之潮的滚滚而来,各国军界无不竭力抢占网络化战场建设的制高点。及时瞄准网络化战场建设的新位移,顺利跨入网络高速公路中的快车道,业已成为各国军队竞相选择的目标。 从“渐进式”发展跃升为“跨越式”发展——开启网络建设的跨越之门     

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。     

网络，为美国霸权助威

3月23日凌晨3：03,谷歌公司高级副总裁、首席法律官大卫·德拉蒙德公开发表声明,再次借黑客攻击问题指责中国,宣布停止对谷歌中国搜索服务的“过滤审查”,并将搜索服务由中国内地转至香港。随即,国务院新闻办公室网络局负责人就谷歌公司退出中国市场发表谈话指出,谷歌公司违背进入中国市场时作出的书面承诺,停止对搜索服务进行过滤.     

适应社会要求 实现企业节约集约式发展

节约集约型发展模式是高效环境经济的典型特征。高效环境经济要求,在产业类型上,形成清洁生产企业、循环经济产业体系;在产业布局上,形成由若干生态企业园区组成的生态产业群;在生产工艺上,实现生产过程再循环、再利用。     

基于Elman网络的火控系统传感器故障诊断方法研究

Elman动态递归神经网络具有很强的记忆能力,特别适用于火控系统传感器的故障诊断.提出了一种收敛速度快、精度高、可靠性好的PRP(Polak-Ribiere-Polyak)网络训练方法,增强网络在线学习能力.将该方法运用于Elman动态递归神经网络,并运用该网络对火控系统传感器量测信号进行预测和故障诊断.仿真实验和实际应用表明,提出的Elman动态递归神经网络火控系统传感器系统故障诊断方法有效性好,故障诊断率高.     

美国建军思想大转变——专家解读美国防部2010年《四年防务审查报告》

美国国防部2010年防务审查于2009年4月初正式启动,审查报告历经几个月的时间最终形成,并如期于2010年2月1日正式发布。发布后,该报告引起各方人士的关注,有人认为了无新意,有人则称其为美国武装力量发展的转折。为此,本刊记者特地采访了常年研究美国国防力量发展的专家池建文先生。     

基于贝叶斯网络的态势认识

态势认识的本质是通过因果推理进行态势理解和诊断推理以实现态势预测,不确定性知识表示和推理是态势认识过程中需要解决的两个重要问题。基于贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,综合应用贝叶斯网络因果推理和诊断推理,提出了态势认识的贝叶斯网络模型,应用贝叶斯网络信息传播算法,给出了态势认识系统实现的方法,并通过实例计算论证了该方法的可行性和实用性。     

IP声纳提高美国防部网络防御能力

据美国《防务新闻》2010年1月18日报道,美国Lumeta公司准备开始绘制网络地图。在这份网络地图中,将会标出美军庞杂的＂非保密互联网协议路由网络＂（NIPRNet）中的每处交汇点、死胡同和IP地址。     

贝叶斯网络结构学习优化方法研究

针对贝叶斯网络结构学习的复杂问题,首先在深入研究网络结构特点基础上建立了1-步依赖系数BN邻接矩阵,将网络结构学习问题转化为邻接矩阵边的关系处理;然后,采用爬山算法进行局部寻优,再用遗传算法进行全局优化的思想进行贝叶斯网络结构求解。算例分析表明:所提算法可行,计算效率高于遗传算法。