灰色加权马氏链组合在航空装备事故预测中的应用

为提高传统灰色马氏链组合模型的航空装备事故预测水平,引入加权马氏链,提出了一种改进的灰色马氏链组合预测方法。该方法先通过建立灰色模型,提取事故序列的趋势信息,然后再利用灰色残余信息构建加权马氏链模型,合理发挥各步长马氏链的作用,以期准确刻画随机波动规律。为验证其有效性,在美国空军A级飞行事故万时率实际数据基础上,建立了灰色加权马氏链组合预测模型,结果表明,模型对2000年~2002年预测的相对误差平均控制在4.59%以内,远高于灰色叠加马氏链模型,所建的模型能够比较客观地反映航空安全的未来发展现状。     

美国国防预算削减的经济效用分析

进入21世纪第2个十年,美国面临的国际安全环境发生了两方面变化：一是战争结束,奥巴马政府缩减驻中东和西南亚军队规模;二是苏联解体和欧洲对其威胁减弱,减少常规部队员额及武器装备的规模。2012年美国政府宣布削减现役军人总数的12％（9．2万人）。安全环境的变化,使美国军队向小型化发展,国防预算朝缩减方向变化。     

多样化军事任务中军事租赁法律制度研究

正军事租赁是租赁的特殊形式,其在军队发展史上古已有之。当前,在我军执行多样化军事任务的时代背景下,军事租赁与军事采购、军事征用、军事征收等同为军事资源筹供的重要手段。对军事租赁立法,是发展这一资源配置方式的现实需要,也是军队依法动员民间资源的制度需求,理应成为完善军事法规体系不可或缺的组成部分。     

美国2014财年国防预算分析

在国家经济复苏乏力和财政紧缩的大背景下,美国2014财年国防预算力求实现维持全球领导地位与预算削减的有效平衡,既要削减国防预算,又要保证军队战斗力不降,装备发展速度不减,有效实现新的军事战略指南。其确保的战略优先重点明确：再平衡全球军事态势与存在,突出亚太与中东地区;建立创新型的伙伴关系,进一步加强与全球重要盟友的联系;确保能在任何时间、任何地点快速打败任何敌人;保护重要技术和新能力领域的投资。特点鲜明：加大亚太地区军费投入,有效实施亚太“再平衡”战略;着眼现实军事需求,优先安排技术与新能力领域投资;优化装备建设项目,提高资金使用效益。     

地空导弹发控系统寿命预测的组合模型

将灰色系统理论和BP神经网络有效地结合起来,建立了灰色BP神经网络的组合预测模型,并采用遗传算法对该模型进行优化。为了验证优化后模型的有效性,采用灰色BP神经网络的预测结果进行对比分析。实际数据的预测结果表明,优化之后的模型比单独采用灰色BP神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对发控系统剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度。     

基于LMS谱预测和小波分解的弱GPS信号捕获算法

弱GPS信号的捕获算法是高灵敏度GPS接收机的关键技术,首先介绍了传统的GPS捕获原理,在此基础上,参考小波分解对GPS捕获信号进行降噪处理的方法,并结合LMS谱预测降噪法,提出了LMS谱预测和小波分解混合弱GPS信号捕获算法。考虑到小波分解和LMS谱预测的降噪原理不同,对3种方法对GPS捕获信号的降噪效果进行了仿真和对比。仿真实验结果表明本文所提出的降噪算法与仅用小波分解和LMS谱预测相比最大输出信噪比分别提高4.29 dB和2.93 dB。有效地提升了GPS捕获信号的信噪比和接收机的灵敏度。     

越来越开放,越来越自信——往届回顾

正开放的兵团,将世界尽收眼底;开放的兵团,将世界揽入怀中。中国—亚欧博览会是推介投资环境和品牌形象、寻求投资机遇和商业伙伴的重要舞台。从第一届到第三届,作为主办方之一,每一届兵团都精心组织,盛装亮相,推介具有优势的特色产品、招商平台和合作项目,每次都能在中国—亚欧博览会这个大舞台上收获丰硕的成果。经历了三届中国—亚欧博览会,兵团对外合作规模不断扩     

基于SF-REM的齿轮箱剩余寿命预测方法研究

剩余寿命预测是视情维修决策的重点和难点.针对工程实践中历史数据少、模型参数估计精度低的问题,建立一种基于随机滤波(SF)的齿轮箱剩余寿命预测模型.该方法采用递归期望最大化(REM)算法对模型参数进行递归更新,推导极大似然估计方法的参数递归更新过程,最后经实例验证模型的有效性和实用性.     

装备任务成功性评估研究现状与展望

分析了可执行任务类型与任务成功的判别条件,归纳了装备任务成功性评估的主要方法与采用的关键技术,提出了评估中存在的问题,展望了未来研究的发展方向。     

基于重构相空间AD-SVM的短期电力负荷预测

利用重庆市九龙坡区电网2009年7月1日000-10月8日4：00 99 d共2 380个历史电力负荷数据,分析其特点和规律.将构建混沌理论的平均位移（AD）法和支持向量机（SVM）相结合,提出了一种新的短期电力负荷预测模型.通过仿真计算,将结果与神经网络法预测结果进行对比,可得新方法能较好反应数据变化趋势,并且具备较好的拟合能力,能够提高负荷预测精度.在实际短期电力负荷预测中,可优先选用平均位移法与支持向量机相结合的新方法.