基于复杂网络理论的作战系统结构拓扑模型研究

基于复杂网络理论,分析了信息化作战系统网络结构,构建了传统作战系统和信息化作战系统拓扑模型的生成算法,并通过对传统作战系统和信息化作战系统结构拓扑模型度量性质的比较,说明了信息化战争下的作战系统结构特点,为进一步研究网络化战争提供了良好的模型基础．     

The Trust Paradox in Nuclear Smuggling

ABSTRACT

This article explores the paradox of trust in the largest nuclear smuggling operation involving highly enriched uranium (HEU) discussed in open source literature. In the first effort to understand the type, extent, and role of trust in nuclear smuggling enterprises, it draws from literature on trust development in legitimate businesses as well as criminal enterprises. Observed behavioral patterns in this case challenge traditional notions of the internal dynamics of temporary groups engaged in nuclear smuggling and operational realities of such activities. The article seeks to explain why individuals agree (and continue) to operate in this high-risk environment, unbound by close personal ties, without any effort to verify the background, motives, or qualifications of the fellow conspirators. It offers ways to advance current nonproliferation efforts in non-state actor interdiction by exploiting the environment of shallow trust in temporary groups.     

具有时滞的Cohen—Grossberg神经网络的Hopf分支全局存在性研究

摘要：利用泛函微分方程的度理论,研究一类具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的全局分支的存在性,研究结果为该类神经网络的应用设计提供理论基础．     

基于改进LMS算法的复合材料超声检测缺陷识别

在径向基函数（RBF）神经网络实现无人机复合材料超声检测脱粘缺陷识别时,针对最小均方（LMS）算法在确定网络输出权值时存在稳态失调误差和收敛速度相矛盾的问题,提出一种改进的自适应的变步长LMS算法．该算法根据反馈误差自适应确定步长,通过引进动量项加快收敛速度．将改进LMS算法应用到RBF网络缺陷识别中,结果表明该方法在稳态失调误差较小的情况下,能快速确定RBF网络的权值．改进的RBF网络能够较好地识别超声检测脱粘缺陷．     

Strategic intelligence during coin detention operations – relational data and understanding latent terror networks

One aspect of the global “War on Terror” that has received limited coverage in the academic literature is the problem of detained persons as it relates to intelligence. This is a surprising oversight, given the number of detainees that the USA has been responsible for (over 25,000 were in custody in Iraq alone at one time during its peak). The detention environment offers a prime strategic intelligence opportunity for the US intelligence community to study the tactics and organizations of individuals who have been removed from the overall conflict. In this article an easily implemented collection program is recommended to be deployed in US/coalition detention centers. The primary recommendation is to gather relational data on detainee communication, both authorized and illicit, and to use these data to perform network analyses of terrorist groups and their individual members.     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

遗传神经网络在保障资源需求预测中的应用

针对现代战争条件下装备保障资源需求变化快,保障资源预测困难的问题,首先分析了影响装备保障资源需求的因素,根据实际情况选取了平均维修间隔时间(MTBM)、平均修复时间(MTBR)等8项影响装备保障资源需求的关键指标,然后将基于遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络应用于保障资源需求预测中,构建了基于遗传神经网络的需求预测模型,最后利用1980年～2010年实际保障资源需求数据对模型进行了验证.验证结果表明,基于GA优化的BP神经网络预测模型有较快的收敛速度、较强的适应性和较高的预测精度,适用于装备保障资源需求预测.     

改进的粒子群神经网络在飞控中的应用

针对BP神经网络对初始值敏感、容易陷入局部寻优且收敛速度较慢,提出用粒子群对神经网络的参数进行优化,同时设计了衰减的指数函数对惯性权重进行动态调整以提高算法性能.并应用该算法对导弹飞控系统的逆误差进行补偿,仿真结果表明,该方法对逆误差进行了有效的补偿,避免了局部寻优并提高了学习效率.     

一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器

提出了一种基于模糊竞争网络的主动声纳目标分类器。该分类器结构简单,学习速度快,仅用少量样本进行训练便可获得良好的推广性能．便于实时学习和应用。通过对模式属于各类别的隶属度的分析,可以知道判决的可靠性,具有较好的应用价值。     

人工神经网络在管理信息系统中的应用

在传统管理信息系统的基础上,增加专家系统模块,即基于人工神经网络技术的预测分析模块,完成复杂的非线性预测以提高MIS智能化、自动化水平。该模块选用反向传输(BP:BackPropagation)神经网络模型来实现,通过网络的自适应学习和训练,找出输入和输出之间的内在联系,从而求得问题的解答。利用该专家系统对出版社图书市场销量进行预测。结果表明:该方法性能好,可作为预测图书售量的一种有效手段。