对建立思想问题预警机制的几点思考

当前,礼会思潮空前活跃,各种文化相互激荡,价值追求趋于多元,给官兵思想带来了深刻影响和强烈冲击,给思想政治教育也带来了严峻挑战。建立集预测、分析、发现于一体的思想问题预警机制,对于及时预测、发现官兵的思想问题,进一步提高政治教育的快速反应和跟进能力,具有十分重要的意义。     

军事人力资源规划预测的马尔可夫方法

军事人力资源规划预测,是军事战略规划的核心要件和军队各个业务部门有效运行的基础。做好军事人力资源规划预测,有助于降低军队人力投入成本。在军事人力资源规划预测工作中引入马尔可夫链方法,可以为军事人力资源规划预测工作提供一定的方法支持。     

基于炮口雷达的初速综合预测技术

初速对火炮的"首发命中"影响较大.因而,预估初速的各种方法纷纷出台.从发射药、火炮两个不同角度分别测算初速偏差是以往的主要方法.初速综合预测技术首次以炮口测速雷达的测量数据为基础预测初速,预测效果和使用等问题被普遍关注.本着应用原则,从工程实现中的焦点问题出发,提供了在现有指挥平台上应用的方法.     

考虑非线性退化与随机失效阈值的剩余寿命预测

针对广泛存在的非线性退化设备,现有方法尚未考虑随机失效阈值对剩余寿命预测结果的影响。因此,通过对设备性能退化过程进行分析,提出了一种综合考虑非线性退化与随机失效阈值的剩余寿命预测方法。基于Wiener过程构建了考虑个体差异与测量误差的非线性退化模型;基于卡尔曼滤波算法建立状态空间模型以实现对退化状态的在线更新;基于极大似然法估计失效阈值分布系数估计方法,得到随机失效阈值的概率分布;基于随机失效阈值推导出剩余寿命的概率分布,实现对剩余寿命的在线预测。算例研究表明,所提方法可以有效地提升剩余寿命预测的准确性,具备一定工程应用价值。     

基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明,该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

基于时序超网的作战体系效能指标动态测量方法

由于作战体系具有整体涌现性、动态演化性以及能力相对性等复杂系统特征,传统树状指标体系与加权求和的静态评估方法已不再适用。提出一种基于时序超网的作战体系效能指标动态测量方法。以复杂网络理论为基础,利用网络模型特征参数对部分作战体系效能指标进行映射;采用超网络与时序网络相结合的方式,构建作战体系时序超网模型;通过分析体系超网络中各层网络的特点,分类选取网络特征参数。基于兵棋推演数据对作战体系中交战网的特征参数进行了动态测量,验证了方法的有效性。     

基于能量分级和位置预测的高效路由算法

针对车载传感器网络节点移动速度快、网络拓扑结构不稳定、终端传感器节点能量不确定性等特点,提出了一种能量分级和位置预测的高效路由算法ERLP(Energy Rank and Location Prediction based routing)。该算法根据具有不同能量等级的节点将消息传递距离的不同选择那些能量高的节点作为中转节点,并结合节点的分布区域和当前速度,尽量将多个消息副本传递给覆盖不同方向的节点,避免消息传递的局部性。仿真结果表明,与当前典型延迟容忍网络的路由算法相比,ERLP算法在传输成功率、平均延迟时间上具有较大提升。