信息发现元数据标准草案设计与研究

文中给出了标准元数据标准的整体框架,进行了信息元数据标准草案的设计,确定了发现元数据标准草案中核心元素,并采用UML对元数据元素进行了定义,对核心元素和修饰词的关系进行了描述。以RDF为描述语言实现了信息发现元数据的形式化描述。信息发现元数据的建设,将为数据工程建设提供基础支撑,为信息共享提供了新的途径。     

The effects of information on a queue with balking and phase‐type service times

This article generalizes the models in Guo and Zipkin, who focus on exponential service times, to systems with phase‐type service times. Each arriving customer decides whether to stay or balk based on his expected waiting cost, conditional on the information provided. We show how to compute the throughput and customers' average utility in each case. We then obtain some analytical and numerical results to assess the effect of more or less information. We also show that service‐time variability degrades the system's performance. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

基于先验信息的分布式星载单基线SAR/ATI方法

在综述了分布式星载SAP/ATI技术的基础上,阐述了单基线SAP/ATI技术的原理和杂波、噪声对检测、测速性能的影响,给出了一种基于先验信息的单基线SAR/ATI检测和测速方法,最后基于多功能的天基雷达仿真系统进行了仿真实验和性能分析.     

信息战与雷达

从信息战的特点出发 ,着重说明雷达在信息战中的地位和作用。对于 2 1世纪在高技术条件下可能发生的战争的形式和特点 ,人们是很不熟悉的 ,对现代战争的许多情况还无法准确预计。现代战争的主要形式之一是信息战 ,其信息来源的主要提供者是雷达。要求雷达具有完善的功能、高质量、高可靠性。研究和发展雷达新技术、新设备是反抗入侵者的需要 ,是增强国力的有效措施。     

一类极点指标与方差指标约束的满意控制

在将极点配置到关于实轴对称的凸多边形区域时 ,总可以用线性矩阵不等式来描述 ,于是对具有状态稳态方差指标、区域极点指标约束的状态反馈系统 ,可以利用 Matlab- L MI工具箱进行求解反馈增益 ,其仿真结果对结论作了说明。     

基于AHP-Fuzzy的装甲机械化部队综合信息系统评估

考虑到综合信息系统存在大量的模糊信息,很难用精确数学模型描述其内部关系,采用模糊综合评估法对其进行了评估.首先通过对装甲机械化部队综合信息系统的功能需求进行分析,建立了评估指标体系.然后介绍了确定指标权重的AHP法,并建立了对装甲机械化部队综合信息系统进行评估的模糊综合评判模型.最后通过实例对设想中的装甲机械化部队综合信息系统进行了评估,并说明了该模型的可行性.     

人工免疫在军事领域的应用

人工免疫学是继神经网络、进化计算之后新的智能计算研究领域和研究热点.为探讨人工免疫可运用的军事领域,给相关科研工作者提供新方法、新思路,对生物免疫系统的一些概念进行了介绍,简要分析了生物免疫系统中的免疫机制,人工免疫系统基本特征,然后着重分析了该学科在信息系统安全、防御系统设计、目标识别、故障诊断、优化、火力分配等方面中的应用.     

机载多传感器跟踪与融合算法的仿真系统

建立了一种机载多传感器跟踪与融合算法的仿真系统.该仿真系统可以针对仿真场景,传感器组合,传感器参数,跟踪算法参数, 跟踪算法的不同情况来评价跟踪性能,从而为跟踪算法的合理选择,算法参数的优化设计,以及实际系统的研制提供有力支持.     

基于权重的AHP判断矩阵一致性调整方法

传统的判断矩阵调整方法计算得到的权重不能最大限度地保留原始判断矩阵的信息。为此,提出一种基于权重的判断矩阵调整方法。该方法根据权重的性质,构造完全一致矩阵,利用AdaGrad最速下降法对矩阵进行拟合,使该矩阵相对于原始判断矩阵的总改变量最小,以其对应的权重作为矩阵的计算结果。数值计算结果表明,该方法相比于其他方法,权重对原始判断信息的保留度更高,且不需要反复进行矩阵一致性检验。     

A sequential partial information bomber-defender shooting problem

A bomber carrying homogenous weapons sequentially engages ground targets capable of retaliation. Upon reaching a target, the bomber may fire a weapon at it. If the target survives the direct fire, it can either return fire or choose to hold fire (play dead). If the former occurs, the bomber is immediately made aware that the target is alive. If no return fire is seen, the true status of the target is unknown to the bomber. After the current engagement, the bomber, if still alive, can either re-engage the same target or move on to the next target in the sequence. The bomber seeks to maximize the expected cumulative damage it can inflict on the targets. We solve the perfect and partial information problems, where a target always fires back and sometimes fires back respectively using stochastic dynamic programming. The perfect information scenario yields an appealing threshold based bombing policy. Indeed, the marginal future reward is the threshold at which the control policy switches and furthermore, the threshold is monotonic decreasing with the number of weapons left with the bomber and monotonic nondecreasing with the number of targets left in the mission. For the partial information scenario, we show via a counterexample that the marginal future reward is not the threshold at which the control switches. In light of the negative result, we provide an appealing threshold based heuristic instead. Finally, we address the partial information game, where the target can choose to fire back and establish the Nash equilibrium strategies for a representative two target scenario.