集对分析和LS-SVM相结合的装备研制风险综合评价法

为有效降低或规避武器装备研制风险,确保装备研制项目的顺利推进,提出一种基于集对分析理论与最小二乘支持向量机方法的装备研制风险综合评价方法。根据武器装备研制特点,建立装备研制风险评价指标体系。在此基础上,引入集对分析理论中的联系度和集对概念构建训练样本和测试样本。利用样本对最小二乘支持向量机进行训练测试,得到装备研制风险的评价模型,并给出评价结果。案例分析表明,所提方法过程简便,定性定量结合,形式易于理解,评价结果也更加贴近实际,对于提升装备研制项目风险管理和决策水平,具有重要的实际意义。     

论国防科技工业改革中政府政策支持的价值取向

政府的政策支持对于构建结构优化、组织高效、技术先进、布局合理的国防科技工业新体系具有重要作用。然而,当前政府在国防科技工业改革中的政策支持却存在缺位和越位现象。为此,政府政策支持必须从巩固国有国防科技工业的主导地位、完善国防科技工业市场体系、培养国防科技工业核心能力三个方面确立价值取向。     

C4ISR信息融合系统中的态势评估

在信息化战争中,战场态势瞬息万变,战场情报通过C4ISR系统迅速传回指挥中心,如何在极其有限的时间内作出判断,定下决心?在介绍态势评估基本理论和研究信息融合中的态势评估流程的基础上,把期望模板理论、模糊推理理论、人工神经网络理论、物元分析理论引入态势评估中,希望对完善态势评估的算法体系和C4ISR系统辅助决策起一定作用.     

“两个同样适用”彰显中央关怀与支持

新中国成立以来首次中央新疆工作座谈会于5月中旬在北京召开。这次会议规格之高,参加会议的中央及部门、地方领导人数之多,前所未有。会议高调强力推出的治疆新政,其覆盖面之广、含金量之高、力度之大,亦前所未有。胡锦涛总书记在讲话中明确指出,对新疆维吾尔自治区的支持政策兵团同样适用,对困难地区和对口支援受援地区的政策所在地兵团师团场同样适用(简称两个同样适用),蕴含着丰富的内涵,彰显了中央的关怀,寄托了兵团人的期待。     

一种基于群体分析的态势评估与威胁估计模型

了解指挥人员的决策过程是利用STA技术进行决策支持的前提.当前的STA研究虽然大多都注意到了STA功能在认知上的层次性,却忽略了STA过程上的层次渐进性.针对该问题,着眼于军事决策过程的层次性,提出了群体分析的概念及相应的功能模型,并进一步提出了基于群体分析的STA方法.该方法把对整个战场态势的理解分解为对各指挥层次的多个群体的理解,将STA过程分解为一个逐部分、逐层次进行的过程.该过程符合指挥人员的认知过程,能满足不同层次指挥人员不同粒度的认知需求,从而能更有效地支持STA系统的设计.     

军事战略运筹分析方法研究的几个重要方向

讨论了军事战略运筹分析方法的含义和特点,提出加强方法研究的4个重要方向:在大范围状态空间进行智能搜索的方法和工具;军事战略系统和战争行为描述的建模与应用;支持战略运筹分析方法发展的基础理论研究;保障战略运筹方法有效应用的基础环境.     

基于Markov决策支持系统的坦克排作战效能预测

分析了Markov模型的一般预测过程,建立了一种基于Markov决策支持系统的作战效能预测分析模型,根据坦克排在担负不同作战任务时的特点,给出了坦克排作战效能预测分析的应用实例,预测分析的结果表明,该模型能够对作战态势做以正确的预测,有利于指挥员更好地进行兵力部署,发挥坦克排作战的最佳效能.     

航空发动机的可预测模型建模与应用

提出了一种基于混沌理论和支持向量的预测方法.通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定支持向量机的最佳输入变量;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数,确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于某型发动机压气机的试车时间序列数据建模与分析,结果证明该方法具有较高的预测精度.     

粗糙集理论的支持向量机建模研究及应用

结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种混合算法.将粗糙集理论中的属性约简引入到支持向量机中来,把粗糙集作为支持向量机的预处理器,先降低原问题的维数,以支持向量机方法建立预测模型.提高了SVM的推广能力,减少存储空间,加快了支持向量机的训练速度,取得了满意的预测结果.     

四川军工16项技术创新项目获省财政资金支持

为落实《四川省人民政府、国防科工委关于推进四川军民结合加快军地经济发展的合作协议》精神,按照突出重点、鼓励自主创新,促进军工企业军转民技术水平提升和军转民项目产业化的原则,在四川省国防科工办的积极努力争取下,核工业西南物理研究院的“高强度纳米隔热膜产业化技术开发”等16个单位的16项军转民技术创新项目已列入2008年第一批四川省重点技术创新项目计划,共获得省财政305万元的资金支持。