军事物流服务商准入标准设置和甄选研究综述

军事物流服务商甄选研究是新军事变革下供应商管理发展的重要方向,是有效完成后勤保障任务、顺利实施作战行动的重要保证。基于此,本文从供应商关系理论和发展、物流服务商指标体系选择以及结合其他方法对物流服务商甄选三个方面对国内外研究现状进行总结概述,对整个军事物流服务商的选择过程加以研究,将其科学客观地运用于军事物流服务商选择的实际操作中,对于加强军事物流服务商需求管理、提高选择质效以及优化工作流程具有重大意义。同时,分析现有研究成果的不足,并对其未来发展前景提出展望,针对性地提出了军事物流服务商初步准入标准以及后续复选的方法,为军事物流服务商选择体系的完善提供参考。     

火灾安全评价方法研究

火灾安全评价是利用系统工程的方法对拟建或已有工程、系统可能存在的危险性及可能产生的后果进行综合评价和预测,并根据可能导致的火灾事故风险的大小,提出相应的安全对策措施,以达到工程、系统安全的过程。主要论述了火灾安全评价的目的、火灾安全评价的意义、火灾安全评价的一般程序、火灾安全评价方法选择、火灾安全评价方法的比较及火灾安全评价方法在消防中应用。     

伺服系统速度环控制器参数的自整定及优化

针对交流伺服系统速度环控制器参数自整定及优化的需求,为使工程技术人员避免繁琐的调参过程,提出了一种基于转动惯量辨识的速度环控制器参数自整定及优化方法。首先,采用频率法分析伺服系统速度环控制器参数的设计规则;随后,采用遗忘因子递推最小二乘法,对控制器参数设计所需的系统转动惯量进行辨识;最后,在此基础上利用设计的变步长迭代算法,完成控制器参数寻优过程。仿真结果表明,采用遗忘因子递推最小二乘法,能够有效辨识出电机轴端的转动惯量。提出算法进行整定及优化后,速度环控制器参数能使系统具有良好的动态响应和鲁棒性。     

Information theory for ranking and selection

We study the classical ranking and selection problem, where the ultimate goal is to find the unknown best alternative in terms of the probability of correct selection or expected opportunity cost. However, this paper adopts an alternative sampling approach to achieve this goal, where sampling decisions are made with the objective of maximizing information about the unknown best alternative, or equivalently, minimizing its Shannon entropy. This adaptive learning is formulated via a Bayesian stochastic dynamic programming problem, by which several properties of the learning problem are presented, including the monotonicity of the optimal value function in an information-seeking setting. Since the state space of the stochastic dynamic program is unbounded in the Gaussian setting, a one-step look-ahead approach is used to develop a policy. The proposed policy seeks to maximize the one-step information gain about the unknown best alternative, and therefore, it is called information gradient (IG). It is also proved that the IG policy is consistent, that is, as the sampling budget grows to infinity, the IG policy finds the true best alternative almost surely. Later, a computationally efficient estimate of the proposed policy, called approximated information gradient (AIG), is introduced and in the numerical experiments its performance is tested against recent benchmarks alongside several sensitivity analyses. Results show that AIG performs competitively against other algorithms from the literature.     

基于模糊综合评判的地空导弹阵地选择

在现代防空中,由于精确制导技术在空袭兵器当中的运用,使防空作战中兵力机动显得格外重要.为实现机动作战,阵地选择就成为机动作战中的重要环节.运用模糊数学原理和方法,结合地空导弹部队阵地选择的特点,给出了阵地选择评价因素指标体系,建立了阵地选择方案的二级模糊综合评判模型,并采用层次分析法(AHP)对阵地选择评价因素的权重进行了确定,最终得出阵地选择合理的评价结果.     

基于BP神经网络的防空导弹火力单元阵地评价模型

建立了防空导弹阵地评价的指标体系。对应用人工神经网络解决防空导弹阵地评价的方法问题进行了探讨 ,并且给出了神经网络的评价模型及算法。实例证明该方法是可行的。     

信息熵与物元理论在某新型火炮技术阵地优选中的应用

针对某新型火炮武器系统的作战特点,运用数学理论探索其技术阵地的优选问题。提出并利用信息熵和物元理论相结合的优选方法,依据该型火炮技术阵地选择的主要因素,建立了该型火炮技术阵地优选的数学模型。并运用该模型,结合具体实例,对该型火炮的预选技术阵地进行了优选。与传统方法相比,该方法不仅计算简便、收敛快,而且考虑技术阵地选择的不确定因素充分,为辅助指挥员实现科学决策提供了参考。     

环境水平不变的水声环境参数盲估计与实验验证

为秘密、隐蔽地获取非常时期或非合作海区的水声环境参数,提出了水声环境参数盲估计的概念,分析和研究了水声环境参数盲估计理论,并对其中的目标函数进行了详细探讨,同时利用SWelIEx-96海试的部分数据对基于水平不变的水声环境参数盲估计方法进行了实验验证.实验结果表明,基于环境水平不变的水声环境参数盲估计技术是可行和有效的.     

舰载强激光武器系统精度指标分析

着重研究了舰载强激光武器的两个方面:一是在现代海战条件下的作战应用,以强激光武器的性能优势,拦截现有防空武器难以拦截的突防精确制导武器;二是研究了强激光武器光束控制系统的精度指标分析方法,并将该方法应用于舰载强激光武器光束控制系统的参数设计.     

LSP参数降维格型矢量量化应用研究

在分析LSP参数降维量化可行性的基础上,设计预处理机制实现了一种无码书LSP参数降维格型矢量量化算法,并提出了两个不同量化速率的VQ方案与MELP算法进行了对比。在24 bit/frame的实验方案中,组合4合成语音的PESQ均分超过了2.5,在无码书的条件下接近MELP有码书MSVQ的性能,可以满足低速率语音编码的音质要求并降低系统对空间复杂度和计算复杂度的需求。