简介：在复杂武器系统的开发过程中，原型机制造一直被看做是减少技术风险的有效工具，越来越多的政府首脑和产业领袖认为原型机制造能够发挥更大的作用。最新研究显示，通过原型机制造，可以加速复杂系统的开发，降低开发成本，实现组织和文化变革，推进采购改革，提升工业基地的技术水平，并对那些可能威胁本国利益的敌对国家和地区形成震慑。

简介：一、台湾反恐战略台湾认为，自美国“9·11”恐怖事件爆发后，后冷战时期的国际和平环境遭到了严重的冲击。以美国为首的国际社会，号召并集结国际力量展开了全球性的持续反恐行动，使‘‘防范恐怖主义扩散”成为当前国际安全事务的主要课题。

简介：研究了BP神经网络的收敛问题。基于随机理论，提出了解决网络收敛性问题的随机优选法。该方法不仅在任何条件下都能得到问题的具有一定精度的解答，而且收敛速度很快。

简介：芯片式神经性毒剂探测器是一种通过执行多级步骤检测血滴中神经性毒剂的装置，它能够识别沙林的微量射流，也能够帮助鉴别在恐怖袭击地区的个体是否需要接受治疗。该探测器由新加坡南洋理工大学的Nam-TrungNguyen和DSO国家实验室的同事共同完成的一个“芯片实验室”研制，可以探测血滴中的痕量沙林和相关的神经性毒剂。

简介：在讨论神经网络自适应学习算法的基础上,研究了某自行火炮传动机构中圆锥圆柱轴承故障特征参数的选取及智能故障模式诊断,并在疲劳实验机和设备上进行了实验,取得了满意效果。

简介：基于神经网络设计出一种新的装甲车辆维修系统.该系统的知识获取所采用的方式是自动的,克服了现有车辆维修系统的知识获取瓶颈问题.系统还具备了在线学习功能,增强了系统的自适应能力,大大提高了系统的适用性.

简介：指出了传统预测方法用于火炮故障预测的不足,提出了基于动态模糊综合评判和"框架+规则"的正反向混合推理故障预测模型.针对火炮故障发生和发展过程的动态变化特性,提出了动态隶属度的概念,并结合变权理论,详细阐述了动态模糊综合评判方法,用于生成候选故障集.基于"框架+规则"的反向推理确认实际发生的故障,输出故障预测报告,为火炮在执行训练和作战任务前实现预知维修提供决策依据.

简介：分析了当前我军装备采办过程中采办监督机制存在的主要问题，讨论了建立有效装备采办约束机制所应遵循的一些基本原则，并就建立有效的装备采办监督约束机制所应开展的工作提出了比较全面的观点。

简介：针对坦克炮身管精确定位和平衡问题，提出了一种基于干扰观测器（DOB）的RBF神经网络滑模控制策略。由于炮控身管平衡系统模型中存在某些时变的不确定参数，所以利用RBF神经网络的万能逼近特性来辨识该参数。为了更好地提升系统的抗干扰性能，引入了干扰观测器，对系统外部扰动进行实时观测。通过仿真试验可知，该控制策略有效地提高了系统的稳定性，消除了滑模控制过程中固有的抖振现象，并大大提高了电液伺服系统的跟踪性能，使系统具有良好的鲁棒性。

简介：γ—氨基丁酸(GABA)受体是中枢神经系统中主要的抑制性神经递质作用的靶位点，是配体门控离子通道超家族成员之一。简述了GABA受体的分类，重点讨论了国内外有关GABAA受体的结构与功能的关系和与其相互作用的有关化合物，对GABA受体药理学研究的进一步深入，可以为筛选新型的躯体失能剂奠定基础。

简介：着眼装备指挥变革和提高指挥效能的需要，提出了基于信息系统装备指挥运行机制的概念，构建了基于信息系统的要素式装备指挥机构模型，明确了各指挥要素职能及其相互关系，分析了装备指挥信息、决策计划、协调控制的流程，建立了装备指挥效能计算模型，以期为建设新型科学的装备指挥运行机制提供依据．

简介：在统计概率基础上建立了信息神经网络，探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法；并在12150L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明，该方法是可行的。

简介：对某航炮加速器运动特性进行了分析，测绘了加速器滚轮运动曲线，并采用BP神经网络进行拟合。给出了各运动件之间的约束关系，运用MATLAB软件对加速器运动特性进行了仿真计算，并对仿真结果进行了分析。为进一步研究加速器运动特性和改进设计提供了理论参考。

简介：针对在异构网络环境下无线网络的特点使TCP性能下降的问题，借鉴TCPVeno算法原理，提出基于网络状况评估的拥塞控制的性能增强代理改进工作机制，动态评估当前网络的状况，调整预应答发送窗口的阈值，提高性能增强代理在较大差异网络下的传输控制效能．基于NS-2的网络仿真测试对算法进行了验证，结果显示改进后的工作机制在丢包率较大的异构网络中性能有明显提升．

简介：

简介：在预防G类神经性毒剂中毒研究领域，以色列魏茨曼科学院的达恩·S·陶菲克（DansTawfik）教授及其合作者作出了重要发现。一导言G类神经性毒剂及有机磷杀虫剂都是乙酰胆碱酯酶（AChE）抑制剂，对军民生命健康可构成较大威胁。

简介：该文介绍了利用基质辅助激光解吸电离时间飞行质谱（MALDI-TOFMS）的方法。这种新的方法对神经性毒剂的降解产物进行了快速筛选分析。选择5种标准品作为模型化合物，包括0-异丙基甲基膦酸（IMPA），0-频那基甲基膦酸（PMPA），0-乙基甲基膦酸（EMFA），0-异丁基甲基膦酸（i-BuMPA）以及0-环己基甲基膦酸（CHMPA），它们分别为沙林（GB）、梭曼（GD）、Vx、原苏联Vx（RVX）以及GF的降解产物。为了比较，采用CHCA（α-氰基-4-羟基肉桂酸）和DCCA（7-（二乙氨基）-3-羧酸-香豆素）作为MALDI基质，并采用三倍频Nd：YAG激光器（355nm）和氢拉曼激光器（多频激光器），快速成功地筛选出5种神经性毒剂降解产物，据此可认为MALDI—TOFMS方法可作为有效的常规检测工具。

简介：提出了一种将小波变换同神经网络相结合的方法,旨在克服由于广为采用的神经网络在对不定信息处理方面存在的不足和容易陷入局部极小值的问题,将小波变换与神经网络相结合,利用混沌轨道的游动性有利于系统跳出局域极值的束缚而寻求全局最优.仿真结果表明,此种算法快速、有效,能很好地解决某些复杂的辨识问题.

简介：该文应用人工神经网络的建模方法及自适应学习速率的BP算法,用于发动机进气管真空度的计算,并使用Matlab中的神经网络工具箱进行仿真模拟.把模型的仿真结果与实际测量数据相对比,试验结果表明,这种新的研究方法具有很高的精度,在一定条件下可以代替理论计算.

简介：针对目前离子迁移型毒剂报警器中所采用的模式识别方法的缺陷，提出了一种模糊神经网络结构，并针对学习训练的经典BP算法进行了一系列的改进，通过仿真实验获得了最优化参数，同时对其可行性和优越性进行了验证。