军民融合式装备保障风险管理初探

<正>积极探讨军民融合式装备保障的风险管理问题,对于全面贯彻落实党中央关于"推动军民融合深度发展"的重大决策部署,大胆而又稳妥地推进军民融合式装备保障深度发展,具有非常重要的意义。风险是指可能发生的危险。"有可能发生危险,但又不是必然发生危险"这一盖然性,是风险的本质特征。如果我们事先意识不到风险,则风险往往就可能发生;与此相反,如果我们事先能够及时地预测风险、     

后勤物资消耗测算系统设计需求分析?

针对当前后勤物资消耗测算方法过于简单粗略的问题,以构建有效的后勤物资消耗测算系统为目的,对系统的设计进行了需求分析。介绍了后勤物资消耗测算的基本流程以及关键理论,研究了后勤物资消耗测算系统的用户特点以及应用流程,着重对系统的功能需求进行了分析,确定了系统各主要功能的相关内容,并按照功能需求确定了系统的组成结构和接口关系,为系统的设计和实现奠定了基础。     

基于锥形量热法的油池火相似性及点火特性模拟实验

针对油料池火灾相似性及点火特性研究需要,构建了一种基于耗氧原理的油池火锥形量热法模拟实验系统,引入火灾尺度相似性概念,研究了实验室尺度油池火与真实尺度油池火的相似性关系,探讨了实验室尺度油池火预测真实尺度油池火的可行性,基于实验室尺度锥形量热法研究了油池火点火特性,得到了辐射强度、辐射距离对油料点燃时间的影响规律以及点燃时间与锥照射强度之间的拟合公式。     

基于对数路径损耗模型的战术MANET地理位置路由算法

结合战场地形环境和战术MANET(Mobile Ad-hoc NETwork)业务特点,将链路质量预测引入路由中,提出了一种基于对数路径损耗模型的战术MANET地理位置路由(Logarithmic Loss Geographic Routing,LLGR)算法,并通过试验对LLGR算法的性能指标进行了对比分析,结果表明:该路由算法能较好地满足战术MANET的需求.     

面向作战任务的弹药消耗预测模型研究

针对战时弹药供应存在断供以及盲供问题,从实战情况出发,按照宏观把握与微观分析相结合的思想,在重点分析弹药消耗规律与补给特点的基础上,建立了基于消耗规律的战时弹药预测模型．以红蓝双方对抗演习为背景,以影响弹药消耗与补给的各类因素为落脚点,通过数值计算与结果对比分析,验证了预测方法的有效性,一定程度上为指挥员宏观层面上整体把握弹药消耗规律,快速制定弹药补给方案提供了重要的辅助支撑作用．     

基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测

确定合理的军事物流设施规模对于成功实施军事后勤保障十分重要。提出了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测模型的建模方法,该方法旨在确定军事物流设施规模与其影响因素之间的非线性关系;采用算例说明了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测的具体做法,对军事物流设施规模的确定具有指导意义。     

面向蛋白质功能预测中有向无环图标记结构的多示例多标记学习

在多示例多标记学习问题中,标记之间往往是相互关联的,其中有向无环图结构是一种常见的层次关联结构,可见于蛋白质的基因本体学生物学功能预测的应用场景中。针对其标记间的有向无环图结构,提出了一种新的多示例多标记学习算法。算法从原始数据的特征空间训练出所有标记共享的低维子空间,通过随机梯度下降方法来降低模型排序损失,并融入标记间有向无环图结构关系对预测标记进行优化。将该算法应用于多个数据集的蛋白质功能预测中,实验结果表明,该算法具有更高的效率及预测性能。     

高性能互连网络中端口阻塞故障预测方法

随着系统规模、芯片功耗和链路速率的提升,高性能互连网络的整体故障率也不断上升,传统运维方式将难以为继,给高性能计算系统整体可靠性和可用性带来了巨大挑战。针对网络端口阻塞这类严重网络故障,提出无监督算法的预测模型。该模型从历史信息中挖掘征兆性规律并形成新的特征向量,应用K-means聚类算法对特征向量进行学习归类。在预测时,结合端口当前状态,利用二次指数平滑算法对未来状态进行预测,将得到的新特征向量使用K-means算法预判是否会发生阻塞故障。利用拓扑结构信息,分别对叶交换机和根交换机构建预测子模型,进而提升预测的精确率。结果表明,该预测模型能保持在召回率为88.2%的前提下,达到65.2%的准确率,可为运维人员提供有效的辅助。     

基于贝叶斯优化LSTM的发动机剩余寿命预测

针对航空发动机剩余寿命预测中深度学习算法参数优化效率低、预测准确率差等问题,在长短期记忆网络算法（LSTM）的基础上提出一种基于贝叶斯优化的LSTM算法。利用长短期记忆网络对航空发动机的传感器数据进行时间序列预测,并运用贝叶斯优化算法对长短期记忆网络的超参数进行迭代优化。利用NASA公开数据集对算法进行验证,结果表明,相较于其他算法,优化后的算法在优化参数、提高预测准确率方面有明显改善,能为保证航空器的安全使用以及制定维修替换策略提供参考。     

基于TOA预测的非同步照射辐射源定位算法

针对现有基于TDOA的定位算法难以适应辐射源信号非同步到达的实时定位问题,提出了一种基于TOA预测的非同步照射辐射源定位算法。该算法采用脉冲样本图外推法通过各站接收的短时脉冲列计算TDOA序列(TDOAs),并通过牛顿迭代法实现对辐射源位置的初步估计。对新到达的脉冲采用脉冲样本图外推法进行TOA预测,判别脉冲属性,进而获得新的TDOA测量值,然后采用扩展卡尔曼滤波算法实现对辐射源位置的实时更新。仿真分析表明:该算法解决了非同步照射引起的难以计算TDOA的问题,并增强了处理的实时性。