基于双重指向的区域应急资源配置模式研究

在处理危机和突发事件中,区域经济资源配置发挥着重要作用。处理危机和突发事件,仅仅依赖经济区位指向作用及其形成的区域内的物流格局是不够的。必须利用国家安全区位指向机制,形成能够应付危机和突发事件的区域物流格局和区域经济基础。经济区位指向与国家安全区位指向是驱动区域经济资源配置和分布的两种作用机制,是影响区域经济资源配置的两种力量。二者作用的结果,涉及到经济资源在区域内配置的规模、结构、时序、布局等诸方面的合理配置问题。     

装备组合选择问题研究

随着战争形态的演进和武器装备体系的发展,新型智能化的装备选择决策方法对装备建设顶层规划和作战决策方案制定具有愈发重要的意义。在系统分析装备组合选择问题的产生背景和发展现状的基础上,阐释了装备组合选择问题的概念内涵和技术框架,从问题构建、候选装备空间构建、价值构建和优化选取四个方面论述了装备组合选择的主要方法,分析了存在的问题及发展趋势,为装备组合选择问题研究及应用提供参考和借鉴。     

遗传算法在武警勤务中的应用研究

遗传算法是一种新的全局优化仿生算法。介绍了遗传算法的编码方法、选择算子、交叉算子和变异算子 ,以及适应度函数的设计 ,结合武警部队勤务的特点 ,探讨遗传算法在武警勤务中的应用。并以遗传算法在军事 (行军 )路线优化选择和智能排课系统中的应用为例 ,对遗传算法的建模等进行了探讨     

装备采办市场的逆向选择及其根治策略——一种根治采办市场逆向选择的机制设计

在分析装备采办市场逆向选择的基础上,从军方对军工企业支付合同的设计出发,提出了一种根治装备采办市场逆向选择的可行的可实施机制,该机制对我军建立相关制度、采取相关措施以防范和根治装备采办市场的逆向选择具有一定的借鉴和指导意义.     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

基于禁忌搜索的作战重心分析与选择方法

研究了作战目标网络的重心分析与选择方法,为战场指挥员的指挥决策提供依据.定义了战场重心的概念,从考虑打击代价的角度建立重心发现的优化模型,给出了基于禁忌搜索的求解算法,并通过实验案例验证了模型和算法的有效性和可行性.     

一种快速有效的循环平稳信号检测方法

TSAE-Z算法把时间切片自相关包络检测和可变步进的Zoom-FFT检测相结合,实现了对循环平稳信号的快速、精确检测,仿真结果表明,在相同数据长度条件下,TSAE-Z算法能够使检测运算时间减少3个数量级;在相同执行时间的条件下,TSAE-Z算法能在提高检测分辨率的同时使检测性能提升6dB以上。     

液氧甲烷膨胀循环变推力发动机系统方案对比研究

当前对液氧甲烷膨胀循环变推力火箭发动机的研制难点和关键技术认识不够清楚,尤其是在大变比推力调节方案方面。基于整个发动机系统,采用理论计算方法,探讨甲烷膨胀做功能力以及变推力调节方案可行性。分别给出了单涡轮系统方案和双涡轮系统方案,首次给出了不同工况下详细的系统状态参数分布,进行了对比分析,并探讨了甲烷做功能力随室压的变化规律。研究结果表明,甲烷做功能力随着室压的减小呈现先减小后增大的趋势,单涡轮和双涡轮系统方案均能够实现大范围推力调节;相比单涡轮方案,双涡轮方案能够更好地保证混合比,且甲烷气体做功能力利用效率更高,氧涡轮和燃料涡轮功率变化范围较窄,涡轮所处环境较为缓和,因此双涡轮系统方案具备一定优势。     

基于神经网络的复杂导弹系统可靠性预测

介绍了如何利用神经网络对复杂导弹系统可靠性进行预测。对利用导弹地面测试数据和可靠性数据预测未来导弹可靠性问题进行了描述。给出了建模思路和方法框架。探讨了基于因子分析的可靠性数据特征选择方法、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门循环网络(GRU)以及输出数据融合方法。在实例中利用该方法对其飞行可靠性进行了预测,验证了方法的可行性与有效性。该方法可以充分利用复杂系统地面测试数据、可靠性数据中隐含的信息以及多种神经网络的优点,具有一定的通用性与实用性。     

军事人力资本激励模式的比较与选择

目前对军事人力资本的激励不足,使军事人力资本不能“人尽其才”。对此,应通过对“管理激励”与“制度激励”两种模式的比较分析,选择最有效的方式,以构建适应形势发展需要的军事人力资本产权制度形式,实现对军事人力资本在制度层面上的更有效的激励。