基于最大流理论的网络对抗效能评估模型及应用

网络对抗的飞速发展使得网络对抗效能量化评估问题日益凸显。基于最大流理论分析了网络的最大流与最小割容量所具有的特性,提出了网络压制系数的概念,建立了一个通用的网络对抗综合效能评估模型。     

故障预测与健康管理技术的应用与发展

基于故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）系统框架,分析了PHM技术在装备维修保障中的重要意义,概述了PHM技术的发展过程及应用现状,重点讨论了当前故障预测与健康管理所采用的关键技术,包括先进传感器技术、数据传输技术、数据挖掘与信息融合技术、健康评估与故障预测技术、智能推理与决策支持技术等,最后展望了PHM技术的发展趋势。     

军队驾驶员胜任力模型研究

运用SPSS因素分析的统计方法,对所收集的军队驾驶员胜任力数据资料进行分析,设计出军队驾驶员胜任力模型,并对其信度和效度进行检验,证明其结果是有效的。利用所设计的军队驾驶员胜任力模型测量兵员的胜任力,有利于军队驾驶员的选拔与培训工作的开展。     

数据挖掘在器材保障决策支持中的应用研究

针对器材保障现状,运用数据挖掘技术,探索器材保障决策支持问题.设计了器材保障决策支持系统中数据挖掘应用的解决方案,该方案包括了项目规划和应用设计,并以器材平时消耗预测为例,运用多元回归模型算,法进行了挖掘实现.数据挖掘为保障决策提供了更加丰富和科学的信息,可以较好地满足器材保障决策支持的需要.     

基于数据库的通用数据录取系统研究

传统的数据录取系统为每一个被试系统从底层开发一套录取系统,这样开发出来的系统具有如下缺点:一、对每个被试对象都从底层开始开发,效率较低;二、当录取信息需求发生变化时无法根据需要增加、调整系统资源,系统不具备开放性和通用性.为了使数据录取系统在武器装备试验中发挥更大的作用,采用数据库技术完成对复杂作战系统语义管理和智能分析,使录取设备具有通用性和扩展性,本文通过对通用数据录取系统体系结构及组成的介绍,详细地阐述了总线数据、应用软件、数据库库表等设计的方法,实践结果表明,它们可以较好地提高数据录取的效率.     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

射线追踪法应用于传播预测的研究

近年来,随着射线追踪法的发展,利用精确的3维数字地图,使精确的电波传播预测成为现实。但是这种方法有很大的缺陷,文中从现阶段城市3维地图建立现状和控制成本的角度考虑,探索了结合射线追踪技术和传统电波传播预测方法,借助计算机辅助设计分析,实现传播覆盖预测的一种新方法,并尝试实现了一个工程案例,进行了相关分析。     

论省军区应对多种安全威胁战场管理

搞好战场管理,是巩固和提高省军区应对多种安全威胁能力的重要内容。信息化条件下,应对多种安全威胁军事行动的战场管理,必须针对其参战力量多元、指挥与保障关系复杂、军地协调内容多、管控范围广、难度大等特点,结合任务需要,围绕战场管理的中心任务,制定切实可行的战场管理措施,为省军区应对多种安全威胁提供有力保障。     

落实“资预结合”办法 统筹经费资产管理

文章认为,稳步推进军队资产管理与预算管理相结合改革,应统一认识,明确目标,搞好宣传动员;集思广益,科学论证,搞好总体规划;吸取经验,总结完善,搞好顶层设计;实事求是,积极稳妥,搞好工作部署;稳步推进,规范有序,搞好制度建设。