高校信息化建设中教务与教学管理数据的质量问题与对策

随着高校信息化建设的逐步深入,在教务与教学管理中存在大量的信息流与数据流,因数据错误或人为因素造成的数据质量问题对教务与教学管理的负面影响日益凸显,直接关系到高校教学质量的提高。如何提高当前高校信息化建设中教务与教学管理数据质量成为亟待重视与解决的问题。本文从教务与教学的信息化管理实践入手,分析探讨在教务与教学管理中存在的数据质量问题和对策,以提升教务与教学管理水平,促进教学质量提高。     

基于神经网络和遗传算法对反装甲目标威胁度评估研究

针对威胁度估计问题和装甲车辆在战场上的实际情况,运用神经网络和遗传算法理论探索反装甲目标威胁度评估问题。基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。经过验证该算法能够有效反应出反各种反装甲目标的威胁度,其稳定性、精确性也比较高。     

复杂相似标的招投标模型分析研究

分析了信息在招投标过程中的应用,研究了相似标的在招投标管理中的机制模型,实现了招投标管理中复杂标的的机制设计。最后,对模型的应用进行了分析研究,证明了该模型可以有效提高招投标效率。     

基于作战体系结构的装备指挥信息系统作战需求分析

作战需求分析是装备指挥信息系统建设的关键环节,为系统建设提供可靠依据和理论支撑.运用指挥关系模型、装备保障活动模型、作战接点连接能力、信息交换矩阵等体系结构方法对装备指挥信息系统的信息交互进行分析,得出装备指挥信息交互对装备指挥信息系统的作战需求.体系结构化方法是获取作战需求的有效途径,运用作战体系结构研究装备指挥信息系统,为科学、合理地建设装备指挥信息系统提供了一种新的分析研究方法.     

卫星通信网作战效能评估研究

通过对卫星通信网完成信息传输作战任务的能力分析,建立了卫星通信网作战效能评估指标体系;将模糊层次分析法和熵权法相结合,建立了确定指标权重向量的综合集成赋权模型,采用专家打分和隶属度函数法计算单因素模糊评估向量,采用相对状态特征值对评估结果进行处理,建立了模糊综合评估模型,实现了卫星通信网作战效能的评估,并对评估结果进行了分析。     

基于BP神经网络的装备故障诊断专家系统研究

分析了神经网络和专家系统的特点,提出了基于BP神经网络与专家系统结合的某装备的故障诊断方法,构造了BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服了传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用了某型装备的故障实际数据进行了验证,结果表明了神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

Benders decomposition with alternative multiple cuts for a multi‐product closed‐loop supply chain network design model

In this article, we consider a multi‐product closed‐loop supply chain network design problem where we locate collection centers and remanufacturing facilities while coordinating the forward and reverse flows in the network so as to minimize the processing, transportation, and fixed location costs. The problem of interest is motivated by the practice of an original equipment manufacturer in the automotive industry that provides service parts for vehicle maintenance and repair. We provide an effective problem formulation that is amenable to efficient Benders reformulation and an exact solution approach. More specifically, we develop an efficient dual solution approach to generate strong Benders cuts, and, in addition to the classical single Benders cut approach, we propose three different approaches for adding multiple Benders cuts. These cuts are obtained via dual problem disaggregation based either on the forward and reverse flows, or the products, or both. We present computational results which illustrate the superior performance of the proposed solution methodology with multiple Benders cuts in comparison to the branch‐and‐cut approach as well as the traditional Benders decomposition approach with a single cut. In particular, we observe that the use of multiple Benders cuts generates stronger lower bounds and promotes faster convergence to optimality. We also observe that if the model parameters are such that the different costs are not balanced, but, rather, are biased towards one of the major cost categories (processing, transportation or fixed location costs), the time required to obtain the optimal solution decreases considerably when using the proposed solution methodology as well as the branch‐and‐cut approach. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

机动条件下的公共计算平台研究

针对未来战术机动系统的作战要求,利用面向服务技术体制(SOA),结合段集成机制,提出了构建机动系统的轻量级公共计算平台。平台从层次上划分为系统服务层、核心服务层、基础服务层和公共应用服务四个层次,每个层次通过编程接口向上层提供服务,以支持机动系统的动态演化、灵活配置、动态部署与系统间的互操作和信息共享。     

天津公安海警信息化建设之我见

随着公安边防斗争形势的日益复杂,海警部队的各项业务工作也日趋繁重,需要快速、安全准确的数据传输、灵便的指挥通信系统以及高度自动化的计算机处理系统。分析了天津边防总队海警支队信息化建设的现状,提出了加强该支队信息化建设的几点措施。     

非线性系统的神经网络广义预测控制

研究了神经网络广义预测控制方法在非线性系统中的应用,基于BP网络构造神经网络预测器,利用非线性系统的开环输入输出数据离线训练神经网络,根据拟牛顿BFGS优化算法使得二次型性能指标函数达到最小,得到了最优的控制序列。同时给出了神经网络广义预测控制算法的步骤,讨论了提高系统鲁棒性的措施。仿真结果表明,这种神经网络预测控制算法具有响应速度快、控制效果好和跟踪精度高等特点。