外军两栖车辆水上推进装置的分类及评价

给出了当今外军典型两栖车辆的主要性能指标,对水上推进装置进行了分类,定性分析了各种水上推进装置的工作原理及主要影响因素,给出了FT-C牵引车模型的试验结果.通过对水上推进装置产生的推力和两栖车辆水上行驶的阻力分析,得出了有价值的结论.最后根据实际需求对履带划水式、喷水式、螺旋桨式3种水上推进装置进行了综合评估,其结论对新型两栖车辆的论证、研究具有借鉴作用.     

经济目标防护及其对策探讨

根据科索沃战争中南联盟失败的经验教训,指出了经济目标防护在现代战争中的重要性和对经济目标进行防护的必要性,提出了经济目标根据战时的作用功能的分级、分类的原则,并对经济目标防护的相关对策提出了包括对城市经济目标进行整体布局和规划、经济目标的隐蔽和伪装、采取应急措施、成立专业部门统筹协调经济目标的防护工作等建议。     

防空导弹火力分配决策支持系统（DSS）分析

本文针对防空导弹火力分配决策支持系统(DSS)的建模作了四个方面的分析,指出一条研究和设计防空导弹火力分配DSS相对有效的途径。     

认清“三种关系”,开辟基层新闻舆论新天地

党的新闻舆论工作是党的一项重要工作,是治国理政、定国安邦的大事。党的十九届四中全会把舆论引导纳入国家治理体系和治理能力建设总体格局。如何深刻认识新闻舆论工作在基层部队建设发展中的重要地位作用,用正确舆论导向教育引导官兵不忘初心、牢记使命,唱响强军赞歌,激发广大基层官兵践行强军目标的热情动力,为加快全面建成世界一流军队提供有力思想舆论支持,需要在认清"三种关系"上多做思考、抓好实践。     

基于改进支持向量回归机的天基信息系统效能评估

天基信息系统效能的评估对于一体化作战的现代战争具有重要意义。针对武器系统效能评估的影响因子复杂、样本数量少、非线性较强等特点,采用支持向量回归机算法,并引入布谷鸟搜索算法对支持向量回归机的3个参数进行优化选取。仿真实验结果表明,改进支持向量回归机与传统支持向量回归机、BP神经网络相比,具有更高的准确度,可以有效地对天基信息系统进行效能评估。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题,提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系,将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数,构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分,结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构,通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法,满足实时性和准确性要求,所提方法具有良好的应用价值。     

基于SVR的飞行学员培养效果仿真

研究了飞行学员培养效果与训练内容、训练时次的关系是进行课程优化的前置工作,针对实际工作很难对训练计划的阶段训练效果进行预测,缺少必要的工具对飞行学员经过阶段性培养后应达到的水平进行定量化描述,在运用层次分析法对近3年飞行学员能力评定的基础上,利用支持向量机回归预测方法,构建了飞行学员培养效果预测模型,并利用MATLAB进行了验证,可为飞行学员训练效果预测提供技术参考和研究方向。实例表明,与常用的BP神经网络预测方法相比,所提出的支持向量机回归预测方法在训练效果预测精度上具有明显优势。