基于察打任务的无人机作战效能评估

首先根据时敏目标打击的特点,分析了察打任务模式下的察打一体无人机的作战使用。然后对评估体系中察打一体无人机的侦察能力与打击能力相关性进行了分析,同时将任务可执行度作为无人机效能评估的一项动态权衡标准,建立了基于察打任务的无人机效能评估模型,并基于效能指标体系建立了各分项模型。最后通过算例验证了模型的可行性。     

集成系统测试性方案与分配一体化

在装备测试性工程中,总体方案设计与测试任务和指标分解十分重要,但在实践中,一些装备顶层设计不到位,总承制方缺乏有效地监控和管理,导致分承制方的设计各自为政,后续集成设计难以开展;指标分配未能结合总体方案,出现分配指标过高达不到或指标过低没有约束力等尴尬局面。文章针对上述问题,提出了测试性方案与分配一体化设计架构,认为:测试性分配需综合考虑系统集成性以及下级单元的技术特点和能力,予以"视情分配";对一些故障的测试可由总承制方考虑,包括对系统集成故障以及组成单元中难以自测的故障;当测试性方案把这些测试任务明确下来,分配时就只需考虑剩余故障的测试。文章最后给出了考虑系统级测试性方案的测试性分配方法,并用案例检验了方法有效性。     

关于在全体党员中开展“学党章党规、学系列讲话,做合格党员”学习教育方案

为深入学习贯彻习近平总书记系列重要讲话精神,推动全面从严治党向基层延伸,巩固拓展党的群众路线教育实践活动和"三严三实"专题教育成果,进一步解决党员队伍在思想、组织、作风、纪律等方面存在的问题,保持发展党的先进性和纯洁性,党中央决定,2016年在全体党员中开展"学党章党规、学系列讲话,做合格党员"学习教育(以下简称"两学一做"学习教育)。现提出如下方案。一、总体要求开展"两学一做"学习教育,是落实党章关于加强党员教育管理要求、面向全体党员深化党内教育的重要     

基于神经网络的模糊理论在桥梁状态评估中的应用

探讨了模糊数学中的隶属函数在桥梁技术等级状态评估中的应用.在研究现有桥梁状态评估方法的基础上,把人工神经网络和模糊数学理论结合起来应用于大跨度预应力斜拉桥的等级状态评估,建立了基于三层神经元的模糊神经网络模型,并建立结构损伤度函数及等级隶属度模型,通过样本学习训练,获取评估专家的知识及直觉思维,最终确定桥梁所对应的技术状态等级.以检测的480组索力数据作为学习样本,另外4组作为验证样本进行了索力状态评估预测.计算结果表明,网络预测值与期望值吻合良好.     

武器系统模糊寿命周期费用模型

武器系统的寿命周期费用建模较多采用参数法,而参数法中最常用的是最小二乘回归.考虑费用统计数据的模糊性,提出用模糊最小二乘回归来建立武器系统模糊寿命周期费用模型,并结合实例对武器系统寿命周期费用进行了分析.结果表明,这种方法能达到令人满意的拟合精度,具有实用价值.     

军事与经济协调度测定方法评价

从统计的角度看,测定协调度的常用指标有距离协调度、综合发展度两种,二者在计算方法上有较大差异。前者相对简单,使用频率较高,应用性强;后者计算过程复杂,但方法更成熟。应用的时候,应根据不同时期系统的发展特征选择恰当的测定方法。     

基于AHP方法的战场目标三维伪装效果评估

针对战场目标伪装效果评估视角单一、主观性过强等问题,基于层次分析法(AHP)和航迹发现概率对战场目标三维伪装效果进行多视角评估研究。在利用无人机倾斜摄影技术对战场目标进行三维建模的基础上,模拟无人机航线侦察获得多视角侦察影像;综合提取影像中目标与背景的亮度、颜色、纹理等8个评估指标并计算相似度,采用AHP建立单视角特征相似度评估模型;基于航迹的目标发现概率模型,计算多视角目标相似度权重,构建了战场目标伪装效果多视角评估模型。通过案例分析,多视角评估方法能够实现战场目标伪装效果多角度、连续性客观综合评估。     

基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配

针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。     

改进蛙跳算法求解武器目标分配问题

针对武器目标分配问题,提出一种改进蛙跳算法来求解空间受限的武器目标分配。首先,基于武器目标分配原则建立多约束条件下武器目标分配模型,并将多目标优化问题转化为单目标优化问题;其次,采用基于非支配等级和拥挤度因子的精英选择策略改进初始种群的多样性和均匀度,提升算法最优解的质量;最后,通过合理的想定背景进行仿真计算,结果表明：该方法可有效平衡搜索时间和全局最优解质量,可作为编队防空作战时武器目标分配的一个不错选择,通过与SFLA算法和遗传算法进行比对分析,表明该算法相对SFLA算法求解的最优解质量高,相对遗传算法搜索效率高。     

基于分类算法的装备健康度评估方法

装备健康度的准确评估是装备作战训练工作开展和维修保障对策实施的基础,针对传统装备健康状况难以科学评估的问题,提出了综合考虑装备寿命、使用维修情况、装备及其子系统健康状况的装备健康度评价模型,结合装备健康度分类多和样本数据不平衡的特点,采用7种分类算法和10种样本均衡方法对装备健康度进行评估。实验表明,综合运用Near-Miss、SMOTEENN、SMOTE Tomek采样方法和DT、GBDT、RF分类算法,可以有效提高装备健康度分类和指标水平,为装备健康状况的合理评估提供了有效方法。