0 引言

高技术、信息化条件下的现代战争，逐渐成为陆、海、空、天、电、网多维一体，战略、战役、战术多层一体，敌情、我情、战场环境相融的一体化联合作战［1］，科学合理的作战效能综合评估模型与方法是夺取战场制信息权和科学决策的基石，是决定战争胜负的关键因素。

陆空联合作战效能评估研究的是一种多目标决策与评估问题 ［2］。通常解决多目标决策问题用AHP法 ［3］，而解决评估问题流行的是贝叶斯网络（BN）方法［4］。但是AHP法要求同一级评价指标之间是完全独立关系，且智能化程度较差，主观性较强；而贝叶斯网络法不适合处理节点变量较多的评估问题，其评估精度与时效性随父节点数的增加呈指数级递减。考虑到陆空联合作战是一个复杂的系统问题，时效性和精度要求较高，而BP神经网络具有良好的非线性映射能力，所以本文利用BP神经网络克服AHP的缺点，进而降低变量个数，并结合BN方法，以充分利用BN强大的推理和更新能力，建立基于BN-and-BP神经网络融合的作战效能综合评估模型，最后利用仿真软件对评估模型进行检验。

面对学生们“三点一线”的封闭式学习生活，我不太喜欢学生们仅仅积累语言基础上来写作，反而喜欢把学生的假期变成黄金作文时期，喜欢让春夏秋冬、风花雪月变成学生笔下生活的美景美情，喜欢让时政新闻、家庭生活成为学生情感生活的知识海洋，那样学生能更加自由地体悟社会冷暖、细致地观察生活，才能写出具有自己独特审美情趣和个性品格的美文来。正如《360百科词条》指明“语文核心素养是指语文能力和语文知识、思想情感、语言积累、语感、思维品质、品德修养、审美情趣、个性品格、学习方向、学习习惯的有机整合。”

1 陆空联合作战效能评估指标的确定

陆空联合作战效能评估指标与一般的武器系统效能指标有较大的区别，在武器系统的效能分析中，选用的效能指标一般突出武器系统的作战威力和毁伤能力，主要就是武器装备的战术技术性能。而本文所研究的陆空联合作战效能评估指标则突出陆空联合运用武器装备达到作战目的的能力，这也是本文采用新的角度来研究作战效能的核心。陆空联合作战效能评估指标既要选择与武器的战术技术性能有关的客观因素指标，也要选取反映与作战指挥能力有关的主观因素指标。本文基于客观因素选择的指标是战术运用能力、兵力部署、装备保障能力、后勤保障能力、敌防御能力，基于主观因素选择的指标是指挥决策能力［5-6］。

对于寡这个词，我们岭北周村的人是有一番见解的。用在特定的女人身上，那是真正的寡，守寡的寡。但用在寡这个寡那个的时候，就代表坑蒙拐骗了。所以，我们岭北周村人管坑蒙拐骗的人也叫寡子。周老相公讲的就是寡子，现在这个寡子是女的，她叫常爱兰。

1）战术运用能力。对于陆空联合作战来说，战术运用能力可分为干扰能力（我方）、机动能力、协同能力、突防能力和规避能力等指标。

2）指挥决策能力。根据指挥决策的特征和要求，可将指挥决策能力分解成指挥员基本素质、作战信息获取能力、作战部署、人员士气4种要素。

3）兵力部署优化能力。兵力部署是作战决心的主要内容之一。本文中由于作战指挥决策决心直接影响着兵力部署，指挥决策能力的下属作战部署指标也与兵力部署存在着交叉影响关系，根据贝叶斯网络评估模型的建模依据和原则，在此不对兵力部署作详细阐述和细分。

4）装备保障能力。装备保障主要涉及弹药供应量、油料保障量、车辆器材等。

结合本文假设的战场环境，将图2中BP神经网络得到的各个三级指标估计值作为贝叶斯各个父节点的先验概率输入，更新之前信息集未知的原始仿真图，经过推理更新后的仿真图如下页图6。仿真结果为{好，一般，较差}={0.411，0.306，0.282}。可以看到：当我方指挥决策能力准确性提高11个百分点，装备保障能力满意度提高9个百分点，战术运用程度的有利性提高12个百分点，而后勤保障能力和敌防御能力变化不大的情况下，综合作战效能为好的概率提高了4.7个百分点，为差的概率下降了5.9个百分点。

通过与军事专家和贝叶斯建模专家讨论和分析，得出综合作战效能评估的贝叶斯网络结构如图4所示：

成分不同，安全剂量不同。对乙酰氨基酚的日常最大用量为每4小时1次，每次15mg/kg，如孩子体重超过44千克，可参考成人剂量1000mg/次或4000mg/日。布洛芬的日常最大用量为每6小时1次，每次10mg/kg，如孩子体重超过44千克，可参考成人剂量600mg/次或2400mg/日。

6）敌防御能力。敌防御能力按防御对象可分为对空防御力量和对地面防御力量。

由仿真结果前后对比可以看到，综合作战效能明显提高，可见该贝叶斯评估模型具有有效性和可行性。

  

图1 作战效能综合评价指标体系

2 综合评估指标的数据处理方法

图1中陆空联合作战效能综合评价指标体系，既有定量指标（如弹药供应量C41，油料供应量C42和车辆器材量C43），又有定性指标（除B4对应的三级指标外的其他指标）。各种指标由于存在量纲或者量级的差别，需要对指标数据统一进行规范化处理。具体的处理方法如下：

2.1 定量指标规范化

常见的规范化方法有标准化法、比重法和阈值法。针对B4对应的三级指标，采用比重法进行规范化处理。以指标C41为例，即：

 

其中，xi为弹药供应量C41的第i个样本数据；yi为xi规范化后的值，结果值在0～1之间。

2.2 定性指标统一化描述及处理

对于定性指标一般采用不确定语言进行描述，为了建模和编程的方便处理，本文用5个不同层次的不确定性语言对三级指标中的定性指标进行统一化描述，具体描述如下：

 

相应的量化取值，如表1所示：

 

表1 不确定性语言量化表

  

不确定语言 量化取值较强 [0.8,1]强[0.6,0.8)中等 [0.4,0.6)弱[0.2,0.4)较弱 [0,0.2)

针对6个二级指标，由于存在互相有影响关系的指标，本文在此不对其进行相同的评价等级划分，根据其具体的属性和特点，通过咨询相关专家确立一级、二级指标的评估等级如表2所示：

 

表2 一级、二级指标等级分类

  

一级、二级指标 等级战术运用程度B1 有利；较有利；较不利；不利指挥决策能力B2 准确；较准确；一般；不准确兵力部署情况B3 理想；较好；不理想装备保障能力B4 满意；一般；不满意后勤保障能力B5 满意；一般；不满意敌防御能力B6 强；中；差综合作战效能A 好；一般；较差

3 综合效能评估模型

3.1 基于BP神经网络的三级指标评估

对图1中18个三级指标到6个二级指标的非线性映射，由于指标个数很大，难以用简单的AHP或者BN方法进行评估，本文采用三级BP神经网络度量方法［7-9］进行三级指标的评估，如图2所示：

  

图2 三级BP神经网络结构

步骤4：返回到步骤2，利用进行下一轮的迭代估计，每次迭代的参数估计的均值为最终的参数估计值。

  

图3 BP网络评估流程图

三级BP神经网络中隐含层个数的选择历来是一个十分重要的问题，经常需要军事领域专家长期得到的经验或进行多次实验来确定，对于一个BP网络，一定存在一个最佳的隐含层个数。本文结合陆空联合作战实战环境采用经验公式确定最佳个数，并按四舍五入取整。公式如下：

 

其中，p为直接父节点层节点数，n为非直接父节点层节点个数，q为毁伤能力层节点个数。

列宁在生命垂危之际，以口授的方式留下了《我们怎样改组工农检察院》《宁肯少些，但要好些》《给代表大会的信》等文章和书信。这些文章和书信作为列宁最后的政治交代，构成了列宁的“政治遗嘱”。学者们曾从多种视角对列宁的“政治遗嘱”进行解读，但鲜有从干部队伍建设的角度探讨列宁“政治遗嘱”对领导干部素质提出的要求。实际上，列宁作为俄共（布）的“顶层设计师”，在逝世前对党的领导干部提出了许多要求和期许，其中蕴含的干部队伍建设思想，可以为当前加强党的干部队伍建设提供重要的理论参考。

3.2 基于贝叶斯网络的综合作战效能评估

3.2.1 确定网络结构

由大肠杆菌引起的黄痢、白痢，可使用大蒜疗法：用大蒜100 g，切碎后加入50°的白酒100 ml，浸泡3～5 d，取浸液按每毫升加冷水4 ml后灌服，每天2～3次，连续2～3 d。也可使用白龙散疗法：白头翁2份，龙胆末1份，混匀，每日1次，内服3 g，连服3 d。

实验法。实验于2018～2019学年第一学期在篮球选项课中进行，共8周。实验班采用拓展训练教学法如图1所示；对照班使用传统教学法(讲解-示范-练习-个别指导和纠正错误-练习)。

  

图4 综合作战效能评估的贝叶斯网络结构

3.2.2 条概率表CPT的处理方法

本文用蒙特卡罗算法确定条件概率表CPT，该算法具体的处理过程如下：

步骤1：对图4各个节点变量的原始样本集初始化，弥补缺失的数据，目的是得到一个数据集Dc的完整形式。

超宽带接收机应用到的器件，大部分都是宽带或者高频器件，这些射频器件具有幅频特性，其中宽带放大器的增益随着频率的增高以6 dB每倍频程下降[8-10]；无源器件的插损随频率的升高而增加；同型号的器件套间还存在变化斜率的差异，这些因素叠加起来会造成宽带信道链路增益的波动可达10 db以上，严重影响了系统的正常使用。

步骤2：在数据集Dc中选取一个没有被观测到的数据xil（变量xi在第l中情况），然后计算：

 

式中，相关变量表示如下：为在Dc去掉xil的观测而剩下的部分；为某一种状态为所有可能发生的状态；为利用似然公式求得为利用似然公式求得。

步骤3：根据概率分布对缺失的数据重新进行修正，并重复此过程，直到得到新的完整数据集终止。

该方法能有效克服传统AHP、BN等方法在处理众多指标之间存在非线性映射关系的不足，具体的评估过程如图3所示：

3.2.3 贝叶斯网络推理的过程

贝叶斯网络推理的过程实质是从先验概率到后验概率的映射过程，即在构造了网络结构、确定了CPT并已知证据的条件下，利用节点变量间的条件独立性关系，推理计算预求事件发生的后验概率。

假设给定一个贝叶斯网络，变量集合为，联合概率分布为。并假设证据，要求计算在证据已知的条件下预求变量X1的信度，则有：

 

根据式（4），只要确定联合概率即可推算出预求变量X1的信度，根据边缘分布的性质和贝叶斯网络蕴涵的条件独立性关系，可得：

行政会计制度因其整合，独立，全面，高效，全面和多样化而出名多年。行政事业单位的会计原则增强了会计监视职能。溃烂的来源是一件好事。开户后，会计流程从“各种暗箱操作”变为“户外汇总操作”。各单位的收支在会计核算中心会计核算的会计公示监视下经过;增强结合调度和资金处置。有利于财务部门结合调度和处置资金;标准会计根本操作，进步会计信息质量;精简人员并进步运营才能。因而，在这个阶段，我们需求总结经历并改良近年来的各种准绳。总结和总结行政事业单位会计准绳的利害，增强研讨，及时分离财政收付准绳，更好地为预算效劳。

1.1 对象 选择2011年1—10月在我院或科室请求与接受应急人力调配的护理人员进行问卷调查。入组标准:①医院或科室提出应急人力请求;②提供增援的科室护士人力条件许可;③提供增援的科室护士自愿参加。

 

4 实例仿真

首先通过MATLAB进行编程，构造了BP神经网络模型，各参数的设定为：最大训练系数为5 000，学习效率为0.001，目标误差小于0.001，权值和阈值取随机数，输入数据进行归一化处理。

然后以战术运用程度为例，咨询相关部队和院校军事专家并进行了相关调研分析，得到了其各项三级指标的50组实验模拟数据作为样本指标值，对前40组样本进行训练，后10组样本作为测试样本。

以战术运用程度为例，假设我军在某一战役地点对敌军进行一次陆空联合作战，其相关数据如表3所示：

 

表3 战术运用程度的信息量化表

  

三级指标干扰能力C11机动能力C12协同能力C13突防能力C14规避能力C15表述三代机自带干扰，1架干扰机三代歼击机，歼轰机，轻型装甲车三代机，预警机2架，山地步兵，轻型装甲伴随电子干扰，夜暗攻击山地步兵，轻型装甲分析 量化获取等级为中等 0.6等级为较强 0.9等级为强 0.7等级为强 0.7等级为中等 0.5

得到战术运用程度的三级指标值分别为：{干扰能力，机动能力，协同能力，突防能力，规避能力}={0.6，0.9，0.7，0.7，0.5}，考虑到篇幅，其他三级指标的信息量化过程与表3相同。

将三级指标值作为输入向量作用于神经网络输入端，通过训练后的BP神经网络，用MATLAB进行编程，得到各个二级指标的后验值（即三级指标的评估值）如表4所示：

 

表4 三级指标评估值

  

等级 评估值有利；较有利；较不利；不利 {0.37,0.43,0.14,0.06}准确；较准确；一般；不准确 {0.36,0.38,0.15,0.11}满意；一般；不满意 {0.42,0.41,0.17}满意；一般；不满意 {0.30,0.37,0.33}强；中；差 {0.24,0.41,0.35}

4.1 基于贝叶斯网络的二级指标评估仿真验证

利用陆空联合作战实验模拟获得的样本数据，利用蒙特卡罗算法确定图3中网络结构的条件概率表CPT，如表5所示：

 

表5 各指标的条件概率表

  

?

当对战场环境的信息一无所知，即无信息源时，默认为各三级指标的状态属性均为一般，经量化和标准化后，用BP神经网络对其三级指标评估，得到各个二级指标的不同状态等级评估值均相当，通过贝叶斯仿真软件得到二级指标各个状态评估值相等条件下的综合作战效能仿真图（如图5）和仿真结果（图中数字以概率值形式表示，如25.0表示概率值为25%），从结果值{好，一般，较差}={0.367，0.292，0.341}可以看到：当三级指标信息未知的情况下，其综合作战效能的3个状态概率值差别不大。

5）后勤保障能力。后勤保障大致可分为后勤补给、存贮管理、维修保障以及卫生勤务保障等4个指标。

1937年10月初，在清华大学长沙临时校门前，突然跑来一个脏兮兮的乞丐，一手拄着木棍，一手抱着一个咸菜坛子，急切地要求见梅贻琦校长。

根据以上分析，为降低陆空联合作战综合效能评估的复杂度，本文只考虑到三级指标，整个陆空联合作战的作战效能综合评估指标体系如图1所示。

本组患者随访时间13～32个月，平均（22.39±11.64）个月。VAS和ODI评分结果见表1，VAS腰痛评分由术前（7.22±2.63）分逐渐减少至末次随访的（1.69±1.89）分，不同时间点间差异有统计学意义（P＜0.05）；VAS腿痛评分由术前（7.92±1.25）分逐渐减少至末次随访（2.11±1.85）分，不同时间点间差异有统计学意义（P＜0.05）。ODI评分由术前（67.10±18.67）分逐渐减少至末次随访时为（56.08±25.73）分，不同时间点间差异有统计学意义（P＜0.05）。

5 结论

高技术条件下的战场环境瞬息万变，战争不确定因素增加，针对部队作战时效性强、对抗关系复杂等特点，要建立具有实战性质的陆空联合作战效能综合评估模型是不容易的。本文比较全面地考虑了作战效能评估中最主要的几个评价指标，利用BP神经网络和BN相结合的方法对陆空联合作战的综合作战效能进行评估，实战意义明显，有效性好，可以为作战指挥员提供科学的辅助决策。

  

图5 无信息源的作战效能仿真图

  

图6 推理更新后的仿真图

参考文献：

从式(2)可知，直线的斜率为0.59，此时直线与水平面的角度大约为31°。由于上部土层受到邻近斜拱桩基产生的巨大水平推力的被动挤压，土体处于被动土压力状态，根据朗肯被动土压力理论，此时土体的剪切破坏面与水平的夹角为为影响深度范内土层的平均内摩擦角，大约为20°)，这与拟合直线与水平面所成的角度相差4°左右。

为实现城市防洪排涝统一指挥调度，各地积极推进城市防洪信息化建设，整合相关部门现有资源，实现平台互通、信息共享，努力提高防洪排涝应急管理水平和公共服务质量。例如，天津市建成了天津水情分中心，实现了全市31个国家报汛站的水、雨情自动采集；建成了城市防洪信息系统，整合共享防汛信息资源。上海市实现了水务防汛信息平台与有关部门的气象信息、城市网格化管理信息、交警视频监控信息等连接，做到 “一个平台，多级应用”。济南市将城市防汛指挥系统与预备役应急分队指挥系统、交警指挥系统、气象会商系统互联互通，实现了全市城市防洪信息、通信等全覆盖。

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