单舰级和特混舰队级战术决策的自相容衔接框架

由于美国海军和其他军种正在向网络中心作战转型,因此,需要一种自相容衔接关系来说明和理解单舰级和特混舰队级的战术决策过程.自相容衔接关系可以为作战系统设计者提供一种配置单舰级"系统"作战控制功能及特混舰队级"大系统."("system-of-system")指挥与控制功能的框架.本文介绍多年来美国海军描述交战序列(探测、控制和交战(DCE))所用衔接关系的应用,并将说明DCE具有一个作为其基础的观察、判断、决策、行动(OODA)环,这个环是20世纪80年代由约翰@博伊德上校提出的.采用基于OODA的DCE序列以及美国国防部研究所联合理事会(JDL)的数据融合模型,可以开发用于战术决策过程和配置系统功能的单舰级和特混舰队级衔接框架.进而,DCE序列可以扩展到网络中心战框架中的特混舰队级,网络中心战是1998年由阿瑟@塞布朗斯基中将提出的.     

抓住课改 整体提升办学品位

一、学校将课改理念转化为实践的具体做法 (一)强化领导,组织保证,管理到位 学校为了充分保证课程与教学改革的落实与推进,成立了学校课改领导小组,并专门成立了课程研发小组(侧重课程的开发与实施),负责学校课程的决策、开发与管理,学校课改领导和研发小组,定期召开工作会议,根据课改的要求致力于建立以基础型课程,拓展型课程为主干的课程结构,全面负责学校课程改革的决策和管理,主要包括:1.学校课程方案的决策,如学校课程结构、比例、课时分配与分年组安排,结合学校的办学特点进行具体安排和落实;2.学校基础型课程实施方案的决策;3.学校拓展课程实施方案和决策;4.学校基础型课程和拓展型课程的管理制度与评价制度的决策.     

论化学灾害事故处置的指挥决策及其实施

化学灾害事故处置的指挥决策及其实施水平尤为重要,在分析当前指挥决策存在不足的基础上,从完善指挥决策组织、拓展依据、突出决策重点、加强人员装备,以及科学处理一些关系等方面进行了探讨。     

基于熵理论的战场情报评估方法

熵是度量信息有效性和可靠性的重要理论工具,分析了信息熵和条件熵,并深入研究了熵作为不确定性的度量在战场情报中的评估应用,最后举例说明了既要考虑信息的价值又要考虑其风险程度这一新的情报分析方法,使得决策过程透明化,降低了决策的风险。     

基于贝叶斯网络的反舰导弹身份识别

为了解决反舰导弹身份识别所面临的实时性和信息不确定性问题,提出了采用贝叶斯网络识别反舰导弹的方法。设计了4种贝叶斯网络分类器,分别在导弹仿真数据集和UCI数据集上作了测试,比较了它们各自的分类性能。实验结果表明,朴素贝叶斯网络的分类准确率虽然比其它分类器稍低,但它简单有效,稳健性比其它分类器都好,可用于反舰导弹身份的实时识别。     

基于三角模糊数的登陆点选择模型

针对登陆点选择的特点,对登陆点选择步骤进行分析,确定影响的四个基本因素,利用三角模糊数型多属性决策方法建立登陆点选择模型。与层次分析法相比,此算法时更能突出登陆点选择时,指挥者对登陆点的偏好所影响登陆点选择的基本因素值只能大概给出,基本因素之间的权重信息也不能完全确知的特点,通过计算机编程,此模型能够快速地实现对登陆点的排序选优,为指挥员提供辅助决策。     

为什么要毫不动摇地坚持改革方向，提高改革决策的科学性，增强改革措施的协调性？

深入贯彻落实科学发展观,在新的历史起点上继续推进社会主义现代化建设,说到底要靠深化改革。党的十七大报告强调:要"毫不动摇地坚持改革方向,提高改革决策的科学件,增强改革措施的协调性。"对此,可从以下三个方面来理解。     

基于核与灰度的区间灰数多属性群决策方法

针对属性值为区间灰数且专家权重未知、属性权重部分已知的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法。给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式,充分利用区间灰数的核和灰度的信息建立优化模型求得属性的权重。在求出属性权重的基础上,运用灰色关联方法分别求取各专家的核与灰度距理想方案值的关联系数,综合两者得到专家权重,最终综合专家意见并对方案比较排序得出最优结果。鉴于此,提出一种基于区间灰数相对核与灰度的决策方法。最后以一个算例验证该方法的有效性和可行性。     

基于贝叶斯网络的作战目标评估

在作战指挥决策活动的筹划阶段,对敌体系要害和关键点的分析,当前尚未形成系统方法。针对此问题,利用贝叶斯网络在非精确知识表达与推理领域的优势,提出了综合考虑目标价值、打击难度、打击效果等因素的作战目标评估模型。根据判别贝叶斯网络分类器性能优于生成贝叶斯网络分类器的特点,在经相关领域专家论证的样本数据集的基础上,采取梯度下降法训练得出评估模型各结点条件概率分布。最后,利用Netica仿真软件,经样本数据测试,证明了作战目标评估模型的合理性。     

基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性分析

复杂网络抗毁性是复杂网络在节点或边遇敌攻击后能继续维持基本功能的能力,是衡量军事信息网络鲁棒性和敏捷性的重要指标。针对复杂网络及对作战体系支撑能力的多指标、复杂化和动态演绎特点,在静态分析方法基础上,提出基于动态贝叶斯网络的抗毁性分析方法。建立了复杂网络抗毁性指标体系。构建了基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性评估模型,提出确定评估模型参数的方法。仿真验证了方法的可行性和有效性。