一种作战模拟训练效能自动评估方法

为了实现作战模拟训练效能评估自动化,将人工智能的机器学习技术作为解决自动评估的途径,针对主观评定指标提出一种自动评估方法。依据指标数据相关性,替换主观指标并重新构建近似客观评估体系,基于训练集数据而构建的评估算法模型用来为新的评估指标进行效果自动评分。通过实例表明:自动评估模型在保证泛化能力的同时提高了精度和稳定性,在评估模型应用时无需再依靠主观实施评定,为作战模拟训练自动评估提供了可行思路。     

合成化装备体系火力协同关键技术

多军兵种合成是现代军事大国部队编成的基本形态,体系化对抗是现代战争的基本方式。火力协同技术对充分发挥装备体系作战效能、提升合成部队作战能力具有重大推动作用。在简单介绍装备体系火力协同技术实现流程的基础上,重点介绍装备体系火力协同所涉几种关键技术的发展过程与应用领域,并对其发展进行了展望,期望能对有兴趣投身相关领域研究的学者给予借鉴与启迪。     

训练空域管理安全性的灰色综合评价

为改善军事飞行训练的安全水平,提出一种空域管理的安全性评价方法。在该方法中,通过问卷调查与统计分析,建立了军事飞行训练的空域管理安全性评价指标体系;通过信息熵的专家群组灰色聚类方法实现评价标准的授权;在评价指标赋权基础上,采用灰色综合评估法进行军事飞行训练的空域管理安全性评价。实例分析表明,所提出方法可对军事飞行训练的空域管理安全性进行评价,能够得出较为符合实际的评价结果,从而验证了方法的有效性和可行性。     

混合扩频测控系统抗干扰效能评估与优化选择

针对航天测控系统在复杂电磁环境下的抗干扰效能评估问题,以直扩/跳频混合扩频测控系统为研究对象,分析了系统基本结构和主要性能参数,从信号捕获、跟踪测量、数传通信3个能力视角出发,构建了一种多性能参数结构约束的抗干扰效能评估指标体系,有效解决了传统指标体系中各指标之间一致性模糊、属性分散的缺点。在此基础上,根据不同的评估需求,提出了最大效能和最小代价2种评估指标体系选择模式,分别建立了基于层次分析法(AHP)的综合抗干扰效能评估模型和基于灰色关联法的抗干扰系统参数优化选择模型,通过仿真分析验证了模型在抗干扰评估和系统参数优化选择中的可行性和有效性。     

美国全国性职业认证机构的院校认证 ——以独立院校认证委员会(ACICS)为例

美国独立院校认证委员会作为全国性职业认证机构,在认证中,鉴定独立院校教育质量,诊断独立院校教育得失,直接调控与间接调控相结合,监督与自我监督相链接.但在2016年由于认证工作的不规范,从2017年起不再得到美国教育部的认可.这对我国新建本科院校合格评估的发展有着一定的警醒,合格评估中要完善评估内容,构建动态科学的评估指标体系,评估为手段,诊断问题是目标,打造良好的评估生态,真正落实以评促建,推动新建本科院校的国际化发展,合理运用评估结果,施行对合格评估的元评估.     

机载航电系统射频隐身性能多域联合评估方法

针对机载航电系统自身辐射源特性,提出一种不依赖敌方探测设备的机载航电系统射频隐身性能评估方法。分析机载航电系统设备在极化域、波形域、能量域中影响射频隐身性能的因素,构建极化域、能量域、波形域射频隐身指标,打破常规的"辐射-接收"模型的隐身性能评估方法,建立基于机载航电系统自身辐射信号工作状态和工作参数的射频隐身定量评估方法。对机载雷达系统进行仿真评估,结果表明,该评估方法能正确反映机载雷达系统的射频隐身性能。     

基于Bayes理论的航空电子设备可靠性评估

针对航空电子设备无失效数据可靠性分析问题,提出了weibull分布下基于Bayes理论的无失效数据分析方法,基于分层Bayes思想建立了模型,推导出可靠性参数后验分布计算公式,结合实例,验证了方法的有效性,结果表明,此方法计算结果符合工程实际,在其他电子设备可靠性分析中,有一定的借鉴意义.     

鱼雷武器系统作战效能的多指标综合评估模型

从现代海战的特点和要求出发,基于系统性和时效性原则,构建了以固有作战能力、可靠性与维修性、保障性和作战适应能力为主要指标的鱼雷武器系统作战效能评估指标体系,提出了鱼雷作战时效性、控制目标能力、抗拦截能力等新的基本指标,建立了鱼雷武器系统作战效能的多指标综合评价模型.相对于ADC等模型,该模型可以对鱼雷武器系统作战效能进行更为科学、全面的评估.     

电子对抗环境下飞机编队突防能力模型

现代战争通常在电子对抗的复杂环境下进行,对电子对抗环境下飞机编队突防能力进行建模研究.首先运用模糊数学的方法对雷达电子对抗的效果进行了分析,重点从干扰频率、干扰功率、干扰时机、干扰样式、信号环境因素5个方面研究了雷达电子对抗的干扰效果,然后运用解析法对飞机编队在雷达电子对抗环境下对地空导弹、防空高炮防御体系的突防能力进行计算,得到了关于飞机编队在电子对抗环境下突防能力的定量结果.