基于灰色层次分析法的侦察装备效能评估

针对侦察系统性能参数的不确定性,本文把灰色理论与层次分析法相结合,运用灰色层次分析综合评估模型,对侦察系统的效能进行评估。用专家评估分析法确定侦察装备效能评价指标权重,用灰色评估理论建立侦察系统效能评估模型。以某常规侦察雷达为例,用建立的模型进行量化评估,充分利用决策者的判断信息,较为准确地反映实际情况,验证了评估模型的可靠性。该模型可为部队作战提供装备的效能数据,为发展新型装备提供依据。其方法和成果可供其它武器系统效能评估时借鉴参考。     

军用信息系统能力评价方法研究*

信息能力直接影响信息优势能力和指挥决策能力,如何分析和评军用信息系统信息能力对作战的影响是一个重要的研究课题。在分析信息能力概念及其流程的基础上,详细研究了信息能力的三个度量指标:完备性、准确性和时效性的评估方法,给出评估信息能力的解析数学模型,研究结果对信息战和信息优势具有参考价值。     

基于区间数GRA的空袭目标威胁评估技术

针对现有空袭目标威胁评估方法存在的不足,提出了一种基于区间数灰色关联分析法的威胁评估技术,讨论了目标机动对威胁度的影响,克服了无量纲化处理对指标作用大小的影响,给出了决策矩阵的建立方法和目标威胁度排序方法。最后给出了一个应用实例,排序结果与专家评估结果完全一致,证明了该技术的有效性与可行性。     

基于Linux构建多用户网络连接的系统方法

网络数据传输在工作和生活上的应用越来越普遍,基于套接字socket的嵌入式Linux网络设计能够有效的解决嵌入式平台数据传输问题。通过该接口,用户无须对底层的网络协议进行详细了解,为网络传输带来了方便。文中利用Linux系统函数实现多用户连接,并对一些问题进行了说明和解答。     

基于改进AHP-FCE算法的导弹旅指挥效能评估

针对传统AHP-FCE评估法确定指标隶属函数困难的情况,提出改进AHP-FCE算法,在综合考虑专家评估团队成员知识结构、研究领域、工作岗位等因素对评估结果影响的基础上,利用专家权重因子对模糊关系矩阵进行修正,提高模糊关系矩阵构建的合理性和实用性。分析导弹旅作战任务和作战指挥活动特点,构建导弹旅作战指挥效能评估指标体系,并运用改进AHP-FCE法实施综合评估,验证了方法的有效性。同时,针对评估结果分析重要参数的相互关系,提出参数设置建议。     

中国高等教育评估发展历程、成就与问题浅析

我国高等教育评估经历了徘徊、恢复、起步、试点和正规化阶段。随着时间的推移,我国正坚实地走在不断完善高等教育评估的道路之上,目的扭曲、被动响应、结果失常、指标刚性、道德隔离,影响封闭等问题不断但是成绩也应得到关注与肯定。机遇与挑战并存是中国高等教育评估自进入21世纪以来所面对世界竞争的真实写照。本文采用文献研究法,首先将从论述新中国高等教育评估发展历程入手,其次在肯定数十年发展成果的前提下,最后着重针对当前评估机制暴露的典型问题进行总结。     

基于 ANP 的作战筹划能力模糊评价方法

基于网络层次分析（ANP）的模糊评价方法,通过对作战筹划能力进行分析评价,为提升作战筹划能力提供参考。首先运用 ANP 法,提出包含4个方面18个指标的评估指标体系,构建作战筹划能力评估模型,然后通过模糊综合评价法对作战筹划能力进行评价。该评估模型探索了筹划能力评价的方法,为作战筹划能力评价工作提供新思路。     

基于粗糙集的武器装备体系贡献度评估方法

有效评估体系贡献度,是武器装备发展论证、作战试验开展和作战使用保障的一项基础性工作。分析了武器装备体系贡献度的概念内涵,构建了武器装备体系贡献度评估指标体系,给出了基于粗糙集的武器装备体系贡献度评估模型与步骤,并进行了算例评估与验证分析。研究工作表明,粗糙集评估法较好地解决了评估数据少、模糊或者不确定的问题,对难以完全量化系统的武器装备体系贡献度评估提供了新的解决思路与具体方法。     

Approximation algorithms for sequential batch‐testing of series systems

We introduce and study a generalization of the classic sequential testing problem, asking to identify the correct state of a given series system that consists of independent stochastic components. In this setting, costly tests are required to examine the state of individual components, which are sequentially tested until the correct system state can be uniquely identified. The goal is to propose a policy that minimizes the expected testing cost, given a‐priori probabilistic information on the stochastic nature of each individual component. Unlike the classic setting, where variables are tested one after the other, we allow multiple tests to be conducted simultaneously, at the expense of incurring an additional set‐up cost. The main contribution of this article consists in showing that the batch testing problem can be approximated in polynomial time within factor , for any fixed . In addition, we explain how, in spite of its highly nonlinear objective function, the batch testing problem can be formulated as an approximate integer program of polynomial size, while blowing up its expected cost by a factor of at most . Finally, we conduct extensive computational experiments, to demonstrate the practical effectiveness of these algorithms as well as to evaluate their limitations. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 275–286, 2016     

基于局部评估的分布式图模式匹配算法

为了在分布式存储的大规模数据图上进行快速图模式匹配,提出了基于局部评估的分布式图模式匹配算法disGPM-PE。首先各计算节点并行地执行本地匹配,然后协调器节点收集局部匹配结果、计算边界点的匹配状态并发送给相应的计算节点,接着计算节点根据边界点的匹配状态确定与边界点相连的节点的匹配情况,最后协调器节点组合得出最大匹配集。实验结果表明：与已有的分布式图模式匹配算法相比,disGPM-PE算法都能够在不显著增加通信量的前提下避免数据片段间的依赖关系对执行时间的影响,减少了图模式匹配的时间。