基于深度学习的SAR图像目标检测实验

针对目前SAR图像目标检测算法只能进行单一目标检测和检测精度不高的问题,对深度学习目标检测框架在SAR图像目标检测的应用进行了实验研究,并结合SAR图像特点进行了优化。比较了基于区域建议的Faster-RCNN和无需区域建议的SSD目标检测框架在SAR图像上的目标检测精度和速度,分析优缺点;研究了预训练模型对SAR图像目标检测精度的影响;最后通过零均值规整化提高收敛速度和检测精度。实验结果表明优化后的目标检测框架,实现了SAR图像多目标识别并提高了检测精度,可以有效地应用于SAR图像多目标检测。     

特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别评估

针对现有弹道导弹目标聚类识别算法中,很少同时考虑目标特征敏感度与模糊度的问题,提出了一种基于特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别算法。该算法通过目标特征类内类间距离,定义目标特征聚类识别敏感度,将两类目标形成的类看成两个圆,利用圆之间的位置关系,定义目标特征聚类识别模糊度,将所定义的特征敏感度与特征模糊度合理组合,作为目标特征对聚类识别好坏的评估因子。仿真实验从特征评估分析和特征组合分析两个方面验证了算法的有效性。     

基于动态交互的作战信息交换仿真方法

针对当前大型新型作战平台信息化建设存在的作战流程不清晰、作战信息不合理、互操作性差等严重影响新质战斗力生成问题,在详细分析作战信息体系需求和作战信息交换仿真需求的前提下,充分考虑作战使用人员对系统的影响,提出了基于人在回路的动态交互作战信息交换仿真方法,并研制了仿真平台,分析了作战信息交换仿真效果,指出了仿真方法和平台改进发展方向,为大型新型作战平台信息化建设以及作战训练提供了论证方法和手段支撑。     

基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘

战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。     

基于贝叶斯方法的地空导弹装备保障效能评估

地空导弹装备保障效能评估是当前我国地空导弹武器系统在作战运用中面临的重大问题之一。依据贝叶斯方法,以地空导弹装备在使用阶段的保障效能为评估对象,在建立评价指标体系的基础上,分别建立定性指标评估标准和定量指标评估标准,进而建立基于贝叶斯网络的评估模型,实现对装备保障效能客观、准确的评估,为系统改进和发展提供量化依据。通过分析所得数据,验证了该模型的有效性和可信性。     

太空训练评估体系构建

太空训练评估是改进太空训练质量、检验训练效果的重要手段。本文从分析太空训练的特点入手,研究太空训练评估体系构建的指导原则,从评估理论与指导思想、评估组织机构与人员、评估标准与指标体系、信息采集系统、评估模型与方法及软件系统与平台等方面分析太空训练评估体系内容,设计太空训练评估体系运用流程和步骤,可为改进和优化太空训练评估、促进遂行太空任务能力生成提供参考。     

基于抵押融资视角的国防技术定价方法研究

在当前不断鼓励军民深度融合的背景下,维持进入军品市场后生产与发展的资金是企业关注的一大问题。本 文从技术抵押融资的角度出发,针对国防技术的特殊性对其价值评估的影响因素进行了分析,通过对技术价值评估基本方法进行对比,在收益法的基础上引入了即期修正系数、到期清算修正系数和违约风险系数,提出了国防技术价值评估的具体模型。     

大数据视角下的心理战效果评估

心理战效果评估是对心理战对敌毁伤效能的评估,是战争各方都很关注的重点领域,也一直是困扰心理战研究者的难题,有效评估心理战的效果对心理战过程形成完整闭锁回路、确定心理战实施重点方向和促进心理战战略战术手段的发展有着至关重要的作用。目前,对心理战效果评估的研究已取得了一系列学术成果,为效果评估的实施和实际操作提供了强有力的理论支撑,但现有研究多为指标体系建立等理论的提出和界定,缺少实际操作性的思路,本文主要从大数据的视角来探究心理战效果评估,并尝试从大数据技术的应用角度阐述大数据和心理战效果评估的融合。      

基于层次分析法的军校学员体能训练评估

针对目前军校学员军事体育训练评估难以量化考核的问题,提出了基于层次分析法的军校学员体能训练评估方法。首先,通过建立评估指标体系,构建评估指标判断矩阵;其次,进行归一化并计算指标组合权重,构建评估基本模型;最后,利用评估模型对学员体能训练进行综合评估。结果表明本文提出的方法能够对军校学员体能训练进行有效评估,相比于传统考核评估方法更能反映出学员体能的真实状况,突出学员体能特征,开展针对性训练。      

网络信息体系作战效能智能化评估

未来战争是以“网络中心战”和“信息中心战”为支撑的全域联合作战,战争优势取决于基于网络信息体系的多种作战资源作战效能的高效聚合。简要分析了网络信息体系作战效能评估基本概念,总结梳理了当前网络信息体系作战效能评估方法现状,初步探讨了网络信息体系作战效能智能化评估的主要着力点与作战效能自主评估机制等,为后续网络信息体系作战效能的智能化评估实施提供借鉴。