BP神经网络的弹道导弹态势等级模型

针对弹道导弹的目标特性和作战特点,对主要态势指标进行了提取,构建了基于BP神经网络的态势等级模型,并按照区间对预警等级进行划分。为提高模型的准确性和适应性,通过样本数据对BP网络进行了训练,并进行了仿真得到了态势等级。仿真结果表明:利用BP神经网络对态势等级进行研究是可行的。     

基于GA-小波-BP神经网络的装备维修能力评估

针对传统装备维修保障能力评估主观性强、适应性弱的特点,提出了一种以装备维修记录为样本数据的基于误差反向传播(back propagation,BP)前馈神经网络的维修能力评估方法.为消除维修记录属性冗余,选用粗糙集主分量约简算法,对样本属性进行约简,为避免BP神经网络因局部极值导致局部收敛和收敛速度过慢的影响,利用遗传...     

基于神经网络的整流罩空调系统传感器故障诊断

针对卫星整流罩空调系统中传感器故障问题,分析了其典型故障模式及影响因素,构建了传感器故障诊断系统模型,提出了利用空调监控系统采集的历史数据建立径向基神经网络估计器的传感器故障诊断方法。将估计器应用于空调系统表冷器控制单元,对传感器的偏置故障和精度下降故障进行了模拟故障仿真应用实验,实验结果表明了该故障诊断方法的有效性和正确性。     

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。     

多源文本数据真值发现方法

针对传统真值发现算法无法直接应用于文本数据的问题,提出基于深度神经网络面向多源文本数据的真值发现算法(NN_Truth)。根据文本答案多因素性、词语使用多样性以及文本数据稀疏性等特点,将“数据源-答案”向量作为网络输入,识别答案真值向量作为网络输出,依据真值发现的一般假设,无监督学习各数据源答案向量间关联关系,并最终获得答案真值。实验结果表明,该算法适用于文本数据真值发现场景,较基于检索的方法及传统真值发现算法效果更优。     

利用循环网络的降落伞开伞载荷补偿方法

为了对降落伞充气展开过程中的开伞载荷进行更加准确的预测,提出一种基于循环神经网络的开伞载荷补偿计算方法,包括模型架构和数据处理方式。该方法将充气时间法计算的预测值代入循环网络进行二次计算,使最终结果能够更加贴近试验真值。使用多层前馈网络、标准循环网络与长短时记忆网络三种网络进行比较,验证了所提模型预测结果的适用性和准确性,研究了学习率、输入层维度和隐层维度等超参数对模型性能的影响,并给出了基于长短时记忆网络的补偿模型最优训练条件。实验结果表明,利用循环网络进行开伞载荷预测具有较好的拟合结果,为机器学习与降落伞工业的学科交叉研究提供了一定的参考方向。     

推动工业和信息化领域军民融合深度发展之管见

<正>走中国特色军民融合式发展路子,是我们党在新世纪新阶段统筹经济建设和国防建设做出的重大战略抉择。以习近平同志为总书记的党中央发出号召,强调要站在实现中华民族伟大复兴的中国梦、强军梦的高度,进一步做好军民融合这篇大文章。在党的十八届三中全会通     

习近平军民融合深度发展思想初探

<正>在十二届全国人大二次会议解放军代表团全体会议上,习主席强调,实现强军目标必须同心协力做好军民融合深度发展这篇大文章。实现军民融合深度发展,既是兴国之举,又是强军之策。习主席的重要讲话,为现阶段加快推进我国军民融合深度发展指明了方向,提出了要求。贯彻落实习主席重要指示,必须紧扣改革与发展主题,在更广范围、更高层次、更深程度上推进     

做好军民融合深度发展的大文章

<正>习近平主席在出席十二届全国人大二次会议解放军代表团全体会议时强调,实现强军目标,必须同心协力做好军民融合深度发展这篇大文章,既要发挥国家主导作用,又要发挥市场的作用,努力形成全要素、多领域、高效益的军民融合深度发展格局。如今,军民融合发展作为和平时期国防和军队现代化建设的大战略,解决的是和平时期国防     

非公经济参与国防和军队建设面临的主要问题及对策

随着改革开放的不断深化,我国非公经济已经成为推动经济社会发展的重要力量。为推动军民融合深度发展,不断提高我军能打胜仗能力,必须加快完善体制机制、消除各种壁垒、积极培育龙头企业、拓宽非公经济参与国防和军队建设的领域,不断发挥非公经济在国防和军队建设中的重要作用。