作战仿真传感器模型探测处理通用方法

指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察(command,control,communication,computer,intelligence,surveillance and reconnaissance, C4ISR)模型是作战仿真系统的中枢和灵魂,是作战仿真的重点和难点。在分析作战仿真情报、监视和侦察模型中的传感器模型对于探测处理的建模需求基础上,提出了传感器模型探测处理的通用方法,介绍了所提方法的整体流程,通过计算过程详细说明了所提方法的9个方面。通过模型的输入输出数据的结构并结合仿真验证实验,说明了该方法的适用性和通用性,提高了作战仿真传感器模型的运行效率,节约了开发成本,并为ISR建模与仿真提供了参考方法。     

大熊猫雌激素的研究

收集雌性大熊猫(Ailuropoda melanoleuca)24小时尿,采用化学的测定方法,经水解,多次提取、皂化、甲基化及层析等过程,将尿中雌酮、雌二醇及雌三醇分离出来,经显色后用分光光度计比色,计算其准确含量。实验结果表明:(一)、大熊猫24小时尿中雌激素总排出量是18.8—42.87mg,平均为31.32mg,其中雌酮为9.6—16.45mg,平均是12.81mg,雌二醇为3.0—8.7mg,平均为5.85mg,雌三醇为5.78—19.63mg,平均是12.67mg。(二)雌激素的总排出量及雌酮、雌二醇、雌三醇的排出量有明显的季节变化,高峰值在三月下旬至四月初,十月份出现最低值。(三)雌激素的总排出量及雌酮、雌二醇、雌三醇的排出量与生态环境及食物有一定关系,自然保护区内的大熊猫的三种激素的排出量均高于动物园饲养的大熊猫。(四)雌激素的排出量与年龄有关,高峰值在8—12岁。     

大熊猫血相的初步检测

以大熊猫血清作为材料,进行醋酸纤堆薄膜电泳、聚丙稀酰胺凝胶电泳,血清乳酸脱氧酶及同工酶、谷丙转氨酶的分析,探索在动物园人工饲养的特定条件下,健康大熊猫与病态大熊猫血清中的各种蛋白质、谷丙转氨酶、乳酸脱氢酶及同工酶的含量,为人工饲养大熊猫时疾病的防治提供生化依据。实验结果表明:(一)血清蛋白质共分成白蛋白、α_1—球蛋白、α—球蛋白、β—球蛋白、γ—球蛋白五个区带,其含量是:健康大熊猫分别为53.50—54.4％、5.31—6.64％、8.31—8.73％、11.52—12.72％、19.13—19.74％,而病态大熊猫则分别为48.43％、10.10％、12.63％、12.51％、16.31％。(二)聚丙烯酰胺凝胶电泳分成六个明显的区带,其含量是:健康大熊猫分别为29.22％、4.23％,16.07％、10.30％,10.12％、30.08％。病态的分别为27.77％、3.99％、14.07％、10.88％、10.40％、32.89％。(三)乳酸脱氢酶的活力单位是:健康大熊猫为71.68—86.41,病态的为128.76。(四)乳酸脱氢酶同工酶分为五个酶活力区带,其百分比含量是:健康大熊猫是LDH_2>LDH_1>LDH_2>LDH_5>LDH_4,而病态的是LDH_1>LDH_2>LHD_3>LDH_5>LDH_4。(五)谷丙转氨酶的活力单位是:健康的大熊猫为2.4—4.8,而病态的则为18.4。     

一种带角度修正的迭代学习控制算法

通过分析常规迭代学习控制算法的收敛特性,提出了一种带有角度修正的闭环迭代学习控制算法,运用可以测量的输出量空间角度效果,对原有迭代学习律的变化趋势进行“奖-惩”。即输入控制在每次修正后,当所得输出向有利于目标跟踪方向发展时,学习律得到加强,反之学习律受到消弱,从而加快迭代学习速度。数值仿真算例说明了这一修正策略的有效性和优越性。     

大熊猫尿17-酮类固醇激素的研究

收集雄性大熊猫(Ailuropoda melanoleuca)24小时尿,采用化学测定法,经抽提、显色反应及分光光度计比色等步骤,最后计算出尿17—酮类固醇的准确排出量。结果表明:1、雄性大熊猫24小时尿17—酮类固醇的排出量是3.22—8.55毫克,平均为5.82毫克。2、雄性大熊猫24小时尿中17—酮类固醇的排出量,虽与季节的变化有一定关系,但并不明显,高峰值出现在3—5月份,最低值出现在6月份。3、年龄的大小与生活环境及食物,对雄性大熊猫24小时尿17—酮类固醇的排出量均有一定的影响,但差异不明显。4、我们认为,雄性大熊猫机体内雄性激素的分泌量低,是大熊猫在发情期内表现性欲低落的主要原因,建议在人工饲养中,增加含胆固醇量较高的食物的比例,同时在发情期前适当注射一定量的雄性激素。     

基于能力测试方法和探索回归分析的体系作战效能评估

作战效能评估对于作战实验分析具有重要意义,说明了能力测试方法论测试评估策略线程,提出利用该线程结合探索性回归分析方法进行体系作战效能评估。进行了实验设计及数据分析,得出影响作战效能的主因子、两因子交互作用及优化作战方案,验证了该设计方法对作战体系效能评估的有效性。