通信网节点重要性的多指标评价方法

提出了一种评价通信网节点重要性的多指标评价方法。分析论证了现有评价方法中各单指标的优缺点,提出将"不连通节点对数"、"剩余节点对最短距离和增量"和"生成树数减少值"三个单指标进行归一化的综合方法。该方法能对令现有多种方法失效的网络进行节点重要性评价,克服了现有各种方法的缺陷。试验分析表明:该方法简单有效、鲁棒性强。     

基于复杂网络的作战网络分析

分布式网络化作战是网络中心战的基础,而分布式作战网络的构建是网络化作战的重要前提。首先,运用复杂网络的相关参数分析了多种不同的网络,选择了BA非标度网络作为分布式作战网络的最优表现形式;其次,以BA非标度网络为基础提出了一个适合军事上动态鲁棒性分析的模型DCNCE;最后,仿真结果表明,在以网络效能值为测度的对比下,分布式作战网络在介数毁伤策略下更脆弱,为构建并改进现有的作战网络提供了理论依据。     

空降地面作战突破点决策模型

空降地面作战突破点决策问题,由于属性值的复杂而导致突破点选择或决策非常困难。运用可信性理论的原理,做出了3点研究成果:构造了基于可信性测度的属性值处理方法;结合负理想点方法,建立了基于可信性测度的多目标机会约束规划(CCMOP)权重计算模型,并转化为容易计算的单目标决策;考虑到空降地面作战突破点属性值的未确知特点,确立了基于机会乐观值的排序方法。最后给出一个简单实例,说明该方法在解决突破点问题是可行的。     

基于作战环的作战体系节点重要性评价方法

针对现有评价模型大多从网络拓扑的角度进行节点重要性分析,无法准确反映节点对体系作战能力重要性的问题,提出了一个基于作战环的体系作战能力量化评估指标,在此基础上,通过度量节点失效对体系作战能力的影响来评价节点重要性,并结合算例进行了有效性验证分析,为体系对抗中关键节点判定提供借鉴和参考。     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

关于半鞅向量随机积分的两个结果

首先利用半鞅Girsanov定理与闭图像定理证明了:若{Xn}是带滤基的完备概率空间(Ω,F,F,P)中的一列半鞅,其中滤基F=(Ft)t≥0满足通常条件,且{Xn}在关于P的Emery拓扑空间中收敛于X,则当概率测度Q相似文献   

军事人力资本的测度与军事人才流失的调控

文章从军事部门效用的角度出发,对军事人力资本投入与产出的测度模型进行了研究;论述了人才流失给军事部门带来的负面效应;尝试建立一套完整的军事人力资本测度体系,对军事人力资本存量和流量进行及时有效的调控,以实现军事人力资本投入产出效益的最大化。     

对强化领导班子内部监督的一点思考

加强对领导干部的监督 ,关键是要强化领导班子内部的监督。首先是要强化监督意识 ,切实增强抓好领导班子内部监督的自觉性。其次是要突出监督的重点 ,防止和克服监督重点不重的问题。再次 ,是要从完善机制入手 ,保证监督的有效性     

S—饱和集的性质及其应用

在一般拓扑空间(x,τ)的非标准扩张(“x,”τ)中引入S—饱和集的概念.在一定条件下,S_t映射对于S—饱和集保持集的基本运算.基于这一事实,证明了标准Souslin集与Loeb可测集的关系定理,得到μ_L一零集在S_t映射下是μ—零集的一个充分条件.     

一种高效的不协调决策表约简算法

目前,不协调决策表的分布约简、最大分布约简和分配约简算法复杂度较高,不适合处理大数据集。在分析已有算法基础上,分析了基于相对可区分度的属性重要性度量的性质,解决了正域度量属性重要性的缺陷。针对不协调决策表,给出了多种简化协调决策表的定义,从而大大缩减了约简的实例数。以相对可区分度为启发函数构造了一种高效完备的不协调决策表约简算法。理论分析和实验结果表明,该约简算法解决了现有算法在复杂度和属性重要性度量上的缺陷,适合处理不协调的大数据集。