基于改进支持向量回归机的天基信息系统效能评估

天基信息系统效能的评估对于一体化作战的现代战争具有重要意义。针对武器系统效能评估的影响因子复杂、样本数量少、非线性较强等特点,采用支持向量回归机算法,并引入布谷鸟搜索算法对支持向量回归机的3个参数进行优化选取。仿真实验结果表明,改进支持向量回归机与传统支持向量回归机、BP神经网络相比,具有更高的准确度,可以有效地对天基信息系统进行效能评估。     

基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估

在现代化海战中,大力发展水下作战集群是海军信息化发展的必然途径,针对这种新的作战样式,对其作战效能进行准确可靠的评估至关重要。Elman神经网络能克服传统评估方法依赖于专家经验的缺点,但其自身的权值更新方法易陷入局部极小,为此,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对Elman网络进行全局优化,构建基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估模型,并应用实例对模型进行仿真验证。仿真结果表明该模型可以准确有效地对水下集群作战效能进行评估。     

基于ERA和PT的舰艇编队多作战想定下效能评价

为了解决舰艇编队作战效能评价高度专业性、复杂性及要素间关联性等技术难题,提出了基于证据推理法(ERA)和前景理论(PT)的舰艇编队作战效能评价方法,分两步确定最优的评价指标体系及权重。对于要素间客观存在的关联性,从理论上证明了关联性越低,证据推理法的应用效果越佳,再以此为目标优化效能评价指标体系;运用前景理论构建了指标体系关联度最小、评价能力前景价值最大的非线性优化模型,同时确定指标最优权重,并给出求解方法。为了验证这一方法的有效性,将基于ERA和PT的舰艇编队作战效能评价方法应用于多想定的算例分析,结果表明,提出的方法能有效地解决舰艇编队作战效能的评价问题。     

基于OpenFlow的SDN中链路层拓扑发现的优化

在基于OpenFlow的软件定义网络中,控制器需要对全局网络状态保持全面并且实时的掌握,怎样快速地获取当前网络的拓扑状态成为了重要前提。而SDN的拓扑发现协议OFDP虽然已经将控制权交给了控制器,但是仍采用洪泛式的拓扑发现消息发送机制来进行拓扑发现,没有达到全局最优,增加了不必要的开销。因此,提出一种基于OFDP的改进机制,在控制器中添加新的拓扑发现功能模块,通过减少重复端口发现的方式,来减少网络中的拓扑发现消息的数量。仿真实验结果表明,改进机制在加快了网络拓扑的生成的同时,减轻了控制器的负载。     

关于加强基层党组织建设的调查与思考

基层党组织是党在军队的神经末梢,是实现党对军队绝对领导、团结巩固部队、完成各项任务的坚强战斗堡垒。国防和军队改革向纵深推进,新的《军队基层建设纲要》颁布实施,在此之际我们遵守疫情防控纪律要求,采取线上和线下相结合的方式,通过电话访谈和网络问卷,对基层党组织建设情况进行了调查。总的感到,各级围绕加强基层党组织建设,注重在传承中发展、在实践中探索.     

5G安全及网络监管问题探析

5G作为当今先进的通信技术,其广泛应用将给整个社会生产生活带来全新变革,相关技术和应用的安全问题,事关社会公共安全和军事利益安全,应纳入总体国家安全观视角下重点考量。本文主要梳理5G关键技术可能带来的网络安全风险,以及相关应用可能给网络监管带来的挑战,并从牢牢把控核心知识产权、综合构建安全保障体系、紧跟推进行业法律规范以及着力完善高效应急措施这四方面探讨相关的应对措施。