战场态势的定量分析模型

在防空作战中,战场态势的分析非常重要,它是辅助决策的基础.针对战场态势的问题,以集对分析的同异反联系度和距离测度为基础,构造了战场态势的分析模型,进行了深入探讨.最后,通过实例计算表明了分析模型对于评估战场态势的可行性和有效性.     

基于信息熵和TOPSIS法的装备战场抢修排序决策模型

成功的战场抢修是战斗力的“倍增器”,而及时有效的战损装备抢修排序决策是成功实施战场抢修的前提．在确定战场抢修基本原则基础上,分析了影响战损装备战场抢修排序的因素,通过目标属性本身输出的信息熵客观地确定属性权重,并结合TOPSIS法构建了装备战场抢修排序决策模型,最后通过实例对该模型的有效性和实用性进行验证．实例表明：该模型能够有效地解决战场抢修中多个战损装备的排序问题,是战损装备战场抢修分析及排序决策的一种有效工具．     

支持潜艇态势感知的连通性网络设计及应用

以保证潜艇隐蔽性为前提,如何增强潜艇的战场态势感知能力是提升潜艇作战效能的关键。因此,以分析潜艇战场态势感知能力现状为基础,构建一种以无人平台作为战场单元,支持潜艇战场态势感知的连通性网络模型,并对其组成、功能及工作过程进行了详细设计;对战场单元的任务载荷和任务规划进行了详细阐述;最后从作战角度出发,展开连通性网络的作战应用研究。     

九年一贯制学校综合实践活动课程实施现状分析及价值挖掘

综合实践活动课程作为现代教育的重要内容,是国家新一轮课改的亮点和难点。调研发现,九年一贯制学校开设综合实践活动课程推动了学校重构教育教学层级与体系,能有效提升学生核心素养,促进教师职业成长与转型,帮助学校竖立校本特色与教育品牌影响力。九年一贯制学校开设综合实践活动是人才强国背景下的学生需求与文化适应的统一,是教师的使命和责任的体现,是传统教育与新型教育的融合与创新。     

【专题】复杂陆战场环境下的智能感知理论现状与发展

近年来,由于基于深度学习方法的智能检测算法不断演进,其网络结构不断进化,实用化程度不断提高,因此,将其应用于复杂战场环境下,形成实用化智能感知能力的可行性不断提高。然而算法的可靠性、可解释性问题目前仍未完全解决。本文认为,在未来的地面无人平台系统框架内,使用基于深度学习的目标检测识别方法,融合多种传感器感知信号,探索如何可靠地收集无人平台附近敌我车辆、人员、相关物体状况以及视距内的地理与气象环境信息,能够实现多元智能感知过程,构建智能复杂体系,为无人平台实现复杂战场环境感知理解,自主环境判定、自主行走、自主危险判定甚至威胁自动处置提供技术储备。同时,这也将是军队下一步智能感知理论方向的主要任务。