基于灰色预测的时敏军事任务调度模型

为有效利用栅格化军事信息系统硬件冗余资源,提高系统运行时效,保证时敏军事任务执行效果,基于灰色理论的GM(1,1),提出了一种时敏军事任务调度模型。构建了基于主动式主/副本机制的调度流程,并针对普通(阈值)调度模型和模糊控制调度模型中调度触发的滞后和调度价值不确定的问题,设计了预测型调度时间窗口,有效优化了调度触发机制。最后通过仿真实验,考察了3种调度模型的有效性,结果表明模型虽然耗费了较大的调度开销,但在降低总体任务用时上作用明显。     

环肋轴对称组合壳塑性极限分析的弹性模量调整有限元方法

基于轴对称截锥壳单元,以单元横截面峰值应力为等效应力,建立了弹性模量调整有限元方法,应用Fortran语言编制了有限元软件用于计算环肋轴对称组合壳的塑性极限载荷.该方法根据组合壳的应力分布情况调整轴对称壳单元和肋骨单元的弹性模量,并进行一系列的弹性迭代计算,计算收敛后即可以得到环肋轴对称组合壳的塑性极限载荷.通过对算例的计算证明:该方法具有良好的收敛性和较高的效率,计算结果与试验结果吻合较好.     

基于群决策协同网络信息的掩护机编队选择

针对任务机群中掩护机编队的选择,用群决策协同网络信息模型进行了掩护机编队的选择。首先,给出了协同网络、模糊数和语言变量的相关概念;其次,分析了掩护机编队选择的指标体系框架和协同网络信息框架;然后,构建了群决策协同网络信息的数学模型,在此基础上,给出了方案选择的步骤;最后,运用该模型对掩护机编队的选择进行求解。结果表明：该模型能够综合群体专家的知识,解决掩护机编队选择中的定性判断问题。该模型可用于个体指标和协同指标均为定性指标时的方案优选问题。     

比例最小偏度单形UKF的RBF神经网络算法

为提高RBF神经网络的建模性能,提出一种基于改进无迹Kalman滤波(UKF)的RBF神经网络训练算法。在该算法中,首先将比例最小偏度单形Sigma点采样策略引入UT,以有效改进UKF,提升其计算效率,然后利用改进的UKF优化估计RBF神经网络的最优参数。仿真结果表明,改进的UKF比EKF具有更高的RBF神经网络模型训练精度,与传统UKF的模型精度大体相当,但速度更快,计算效率更高。     

论网络舆情与高校思想政治教育的关联

随着互联网的普及,网络舆情对高校思想政治教育产生了广泛影响,二者之间存在密切关联。网络舆情蕴含思想政治教育功能,思想政治教育对网络舆情具有疏导作用。根据二者的密切关联,对大学生开展有针对性的教育已成为思想政治教育工作者面临的新课题。     

新疆少数民族大学生网络交往现状及教育引导研究

通过调查显示少数民族大学生偏向于通过网络聊天工具与他人进行交往,网络交往在满足少数民族大学生精神需求的同时,也对少数民族大学生的心理健康发展造成了负面影响。文章以少数民族大学生作为主体,对其在网络交往中的表现与存在的主要问题进行了较为详细的阐述,并从学校、家庭和社会三方面提出相应的对策。     

具有leakage时滞与传输时滞的神经网络的分支

研究一类具有leakage时滞与传输时滞的两神经元神经网络的分支,分别以leakage时滞和传输时滞为分支参数,通过对模型对应的特征方程进行分析,得到出现Hopf分支的临界性条件,并通过数值例子验证该理论结果.     

群体性事件网络舆情传播规律与对策研究

随着互联网的不断普及,现实世界发生的群体性事件往往迅速在虚拟的网络世界引起强烈反响,一旦处理不当将会引发甚至恶化群体性事件。通过分析群体性事件与网络舆情之间的关系,研究群体性事件网络舆情形成机制与传格规律．并在此基础上提出应对群体性事件网络舆情的对策。     

增强网络技术在教学中的辅助作用

网络技术在教育教学当中的应用是深化教育体制改革、扎实推进教育公平的重要措施,也是对适应我国教育教学活动实际的教学模式的研究和重要探索。分析了网络技术辅助教学相比传统教学所具有的优势,并从开发和应用两方面对网络辅助教学进行阐述,同时展望了网络技术的发展前景及其对未来教育的影响。     

计算思维的培养与实践

计算思维着眼于问题求解和机器实现,强调运用计算机解决问题的能力。从培养军校学员计算思维能力出发,对“计算机网络”课程教学进行了探讨和研究,采用内容重组、创新教法与学科融合相结合的方式,将思维训练融入教学实践。统计结果显示,新的教学模式能使学员更高效、更深入地理解和掌握计算机网络的基本概念、原理和体系结构,提升学员的综合素质和创新能力。