人工神经网络的装甲兵体系作战协同效果评估

针对基于信息系统的装甲兵体系作战中的协同问题,在综合分析装甲机械化部队体系作战协同过程及信息流程的基础上,构建了基于精确性、有序性、灵活性、时效性等原则的协同效果评估指标体系,采用基于人工神经网络的多指标综合评价方法,建立基于BP神经网络的综合评价模型,并结合实证分析,利用MATLAB软件进行仿真计算,为装甲兵体系作战协同效果评估提供了较好的途径,为装甲兵指挥员更加合理地组织信息化条件下体系作战协同提供决策依据.     

半预制破片PELE弹丸对武装直升机毁伤效能

为研究半预制破片PELE弹丸对武装直升机的毁伤效能,选取代表性的阿帕奇武装直升机为研究对象,建立了阿帕奇武装直升机关键部件驾驶舱和发动机舱的等效模型,在此基础上应用ANSYS/LS-DYNA就半预制破片PELE弹丸对阿帕奇武装直升机的毁伤效能进行了数值分析.结果表明:半预制破片PELE弹丸能有效穿透阿帕奇武装直升机的防护装甲,在穿透防护靶后弹丸壳体大面积碎裂,产生大量具有较高轴向剩余速度和一定径向飞散速度的破片,形成一个大面积的破片场,这些破片及弹丸剩余部分可对武装直升机内部人员及仪器设备造成有效毁伤,极大地增强了PELE弹丸的毁伤效能.     

A LONG‐RUN ANALYSIS OF DEFENCE SPENDING IN THE NATO COUNTRIES (1960–99)

This paper analyses the long‐run demand for defence output through a homogeneous treatment of 15 NATO member countries between 1960 and 1999. We carry out a progressive study of the interactions between either defence spending or defence burden and their main determinants: income, external threat and allied military spending. To that end, we use time‐series analysis with endogenously determined structural breaks. We further consider individual country functions related to one another through a common correlated effects method, in order to take into account explicitly the connections between members of an alliance.     

All Together Now? Questioning WMDs as a Useful Analytical Unit for Understanding Chemical and Biological Weapons Proliferation

ABSTRACT

The popular use of the term “weapons of mass destruction” (WMD) can be understood to imply a relationship between nuclear, chemical, and biological weapons proliferation insofar as it assumes that the separate weapons technologies can be usefully grouped into a single analytic category. This article explores whether WMD is actually a useful construct. It begins by reviewing the literature on nuclear, chemical, and biological weapons proliferation, including a recent study that sought to estimate the relationship between the pursuit and acquisition of these different weapons. It then explores some policy inferences that academics and policy makers may be tempted to draw from these studies, particularly regarding the Barack Obama administration's pursuit of deep nuclear reductions. It argues that many of these policy inferences are premature at best and misleading at worst. It concludes with a call for additional research into the causes and consequences of chemical and biological weapons proliferation, and a call for scholars to remain cautious in their desire to draw premature policy implications from their studies in order to be “policy relevant.”     

论动物用于生物武器的新角色

文章通过对动物生物武器概念、特点的介绍,分析了利用基因技术改造动物源病原体,甚至动物本身作为生物武器的方式,提出了我国防御动物为主体的生物恐怖的建议.     

钢质油罐罐底腐蚀预测模型研究与评价

钢质油罐在储存油料时不可避免地会受到严重腐蚀.为能够掌握罐底的腐蚀程度,提出了一种由灰色系统理论和BP人工神经网络相结合的方法建立预测模型,对钢质油罐罐底腐蚀情况进行了预测,并通过实例计算给出了评价.计算结果表明,预测值与实测值相差很小,尤其对油料腐蚀这种涉及较多因素的复杂过程,该方法具有明显的优越性;该模型克服了传统预测模型需建立函数的难题,且预测精度较高,具有较高理论与实际应用价值.     

基于小波神经网络的货运量预测

选取我国1979—2011年国民生产总值、能源生产总值、进出口贸易额、社会消费品零售总额和固定资产投资总额5项指标作为货运总量的主要影响因素,以货运总量为输出,建立了基于Morlet小波函数的小波神经网络预测模型。该模型能够揭示货运量与相关变量之间的非线性映射关系,经实例分析得到了较满意的结果,并通过与实际货运量和BP神经网络预测结果的对比,证明了小波神经网络在货运量预测方面应用的可行性。     

压电执行器 NLDDS及神经网络非线性建模与控制

本文采用非线性动态数据系统(NLDDS)建模方法和非线性递推最小二乘算法,对具有迟滞非线性特性的压电陶瓷微进给执行器的动态特征进行了建模、预报与控制,并且用人工神经网络对该类系统的建模与控制进行仿真。结果证明上述方法在一定程度上是可行的和有效的。     

利用多时间尺度卷积的视频行为识别网络

基于2D的行为识别网络通常融合多张视频帧的分类结果识别不同的行为,但其在卷积过程中缺少对时空特征提取。针对该问题,基于时间位移模块(temporal shift module,TSM)的思想设计了一组多时间尺度卷积,包含不同设计的卷积核以提取融合不同时间尺度的时空信息。通过控制多时间尺度卷积嵌入ResNet50网络的位置及其模块的参数设置,寻找最优的基于多时间尺度卷积的行为识别网络。使用PyTorch深度学习框架训练模型,在大型开源数据集Something-Somethingv2上进行了实验研究。结果表明,基于多时间尺度卷积的行为识别网络对行为识别准确率达到了59.47%,优于TSM等网络。     

优化教员系统年龄结构的系统动力学模型

为了加强高等院校师资队伍建设,本文用系统动力学(System Dynamic,简称SD)的方法建立了某校师资队伍分析、预测模型,对其年龄结构进行了模拟分析,提出了今后几十年中师资队伍出现的问题及应采取的策略.