改进的舰船维修费案例调整模型

为提高舰船维修费案例的调整效果,遵循着调整知识产生、调整知识约简和调整知识推理的建模过程,提出了一种改进的舰船维修费案例调整模型。在该模型中,采用Policastro的重构方式,利用目标案例的直接和间接相似案例集,产生舰船维修费案例的调整知识;针对调整知识中可能存在冗余、相关性、知识量过于庞大不便于推理等问题,提出了一种既能有效约简调整知识、又能准确衡量调整知识重要度的改进规则约简方法,并给出了具体的实现算法;为提高知识推理的效率,采用具有强泛化能力和出色学习能力的最小二乘支持向量机（least square support vector machine,LSSVM）,构建了舰船维修费案例调整知识推理模型,并基于遗传算法（genetic algorithm,GA）和交叉验证方法,对推理模型的有关参数进行了优化。实例结果表明,与其他案例调整模型相比,所提模型在调整精度上要远远好于其他模型,所提模型是科学、有效的。     

设计变更下舰船批量订货梯次定价模型

针对舰船后续批次订货中设计变更对建造成本的影响, 结合累积建造批量对舰船成本的降低作用, 提出采用欧式距离法计算舰船设计变更前后的相似度, 并根据相似度构建设计变更后的批量订货成本估算模型。在此基础上, 针对不同的舰船订货批量, 根据舰船首批次订货成本节约和超支两种情况, 分别通过调整目标价格和目标利润, 构建设计变更下面向成本节约的激励性梯次定价模型和面向成本超支的激励性梯次定价模型, 且在估计成本与实际成本一致时, 面向成本超支的激励性梯次定价模型退化为成本加成模型。最后通过算例验证了所提模型的可行性和有效性。     

新时期加强装备建设经济可承受性的对策及建议

分析了装备建设经济可承受性的科学内涵，指出在装备发展的各个方面积极探索降低有关费用的措施，以实现经济可承受性的管理目标，保障装备建设的可持续发展。     

基于包容性检验的舰船装备维修费组合预测

针对舰船装备维修费组合预测中,容易出现预测模型数量多于用于组合预测的样本数量,以及在已有舰船装备维修费组合预测模型中增加一个预测时,可能会降低组合预测性能的问题,通过对现有两模型包容性检验方法的分析,提出了带有截距项的多模型组合包容性检验。在此基础上,通过按模型的优劣次序逐步进行包容性检验和组合的思路,提出了基于包容性检验的舰船装备维修费组合预测模型选择方法,不仅可以降低包容性检验的计算量,而且可以提高舰船装备维修费组合预测的性能。     

基于CAIV的装备研制项目投资管理理论研究

针对装备研制项目需求与装备经费资源之间的矛盾问题,吸收美国武器装备采办中的CAIV技术的精华,以形成可以指导我军装备研制项目投资管理的理论体系,研究该理论体系所应蕴涵的主要核心内容及其未来需要的方向。     

美国航母维修费的投资规律分析

航空母舰是当今最为复杂的大型舰船，同时也是目前最昂贵的舰船，其维修费的投资额非常巨大。文中以航母维修经验最为丰富的美国为研究对象，阐述了美国航母维修费的内涵，分析了美国现役“尼米兹”级航母维修费的投资情况。在此基础上，研究得出了美国航母维修费的投资规律。