基于Markov决策支持系统的坦克排作战效能预测

分析了Markov模型的一般预测过程,建立了一种基于Markov决策支持系统的作战效能预测分析模型,根据坦克排在担负不同作战任务时的特点,给出了坦克排作战效能预测分析的应用实例,预测分析的结果表明,该模型能够对作战态势做以正确的预测,有利于指挥员更好地进行兵力部署,发挥坦克排作战的最佳效能.     

军械电子装备远程技术支持系统设计与研究

基于计算机网络和现代通信技术,构建一种军械电子装备远程技术支持.首先讨论了系统的设计原则、功能需求及体系结构,而后针对军械电子装备保障的特点与实际需求,研究提出了软件结构、使用流程及数据库设计等实现策略,可为承制单位、军事代表、使用部队装备维修保障一体化建设提供参考.     

海战中信息支援的影响分析

进入信息时代,信息成为作战取胜的第一要素,信息的作用与运行流程的掌握也就成为现代作战分析与决策的重要任务。以信息在作战应用中的特点进行分类为基础,建立了新的作战信息指标体系;想定了具体的典型海战对抗模式,通过构建基于信息支援的兰彻斯特方程模型,经作战仿真模拟,定量描述了在现代海战中信息支援能力的增强对作战能力的提升的显著程度;信息支援能力的提高使敌方损耗呈指数曲线上升。     

数据挖掘技术在炮阵地选择中的应用

根据炮兵阵地地形选取的要求,从地理信息系统出发,运用人工智能、数据挖掘、多媒体等技术,提出了炮兵阵地选取的空间数据挖掘模型,为炮兵阵地选取的计算机实现提供了一种有效的解决方案,使指挥员能快速从复杂的地域信息中找到适用于炮阵地所需的地形信息,为炮兵自动化指挥系统提供了决策与支持。     

基于支持向量机的威胁判断模型

目标威胁判断是防空作战中一项重要内容,在建立目标威胁模型时,首先要挑选特征参数,分析了影响威胁度的若干因素.这里采用Rough理论中知识约简方法选择目标的特征参数;支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习能力,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,利用支持向量机建立了威胁判断模型,给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单.     

装备精确修理浅析

如何用有限的装备修理力量,在战役全过程中尽可能多地修复战损装备,提高装备参战率,是战役装备修理的任务.提出精确修理以装备动态需求为依据,通过优化装备修理各要素,为战损装备提供"精确"的服务,来实现装备修理的快速高效,并通过建立修理人员效能评估模型,说明精确修理的高效性.     

知识的通信资源管理决策支持系统

专家系统可以模拟专家分析和解决问题的过程进行推理,最终给出合理的方案.将人工智能技术引入通信资源管理,提出了基于知识的通信资源管理方法,讨论了基于该方法的通信资源管理决策支持系统体系结构、知识库资源优化和推理机制.     

一种装备维修效益分析方法

运用装备寿命周期费用计算有关知识,为装备维修管理人员提供一种装备维修效益分析方法     

舰载电子装备综合维修保障系统研究

舰员级维修保障是舰艇维修保障体系中的重要部分,为提高舰员级维修保障水平提出了利用信息管理和专家系统技术建立舰载电子装备综合维修保障系统的思路和技术方案,并结合某类设备提出了建立综合维修保障系统的框架.     

关于军用计算机在坦克部队维修保障问题的探讨

从全系统全寿命的观点来认识装备的维修性,呼吁有关单位在研制以计算机为核心的军用装备时,要同时考虑装备交付部队使用后的维修保障问题,防止出现装备买得起,用不了或用不起的局面。文章从维修保障的重要性、产品维修性设计和维修保障设计等几个方面提出一些看法,并提出一些参考作法。