对湖北省1990年钢材供求趋势及其对策初探

本文在掌握一定统计资料的基础上,对湖北省的钢材生产、消费、供求情况做了较为深入的动态分析。在了解全国钢材需求趋势前提下,对湖北省“七五”计划期间的钢材消费做了建模(线性回归模型)预测。

基于HHM的军事演习风险识别

军事演习风险对军事演习的安全顺利进行有很大的影响。有效控制演习风险,首先需要全面、系统地识别出军事演习中存在的风险因素。本文在给出军事演习风险定义的基础上,运用等级全息模型(hierarchical holographic modeling,HHM)[1]的思想和方法建立HHM风险识别模型,对军事演习中存在的风险进行分析和识别,有助于提升军事演习风险识别的准确性和全面性,为军事演习风险的评估和控制打下坚实的基础,对军事演习的安全进行和军事训练水平的提升具有重要意义。

新体制下军队院校教育实战化

加强军队院校教育实战化改革,提高基层指挥员实战化素养,是推动部队实战化训练末端落实的有效途径。在军队院校改革重组的背景下,应改善实战化教学条件,强化军队院校师资力量与部队接轨,创新实战化教学内容构建,提高军队院校教育实战化水平,实现人才培养与未来作战需求的最佳融合。

基于RFRM的军事演习风险分析研究

军事演习是一个拥有众多决策者和参与单元的巨型系统,其风险管理是一项极其复杂的系统工程。传统的风险管理方法已经很难适应当前军事演习风险管理的强度和容量需求,探索一种适合巨型系统的风险因素识别和管理方法成为军事演习风险管理亟待解决的课题。基于等级全息模型理论,从军事演习系统外部与内部、主观与客观、宏观与微观等多维辩证视角全面识别军事演习风险情景;采用风险过滤、排序和管理理论,以陆军合成旅军事演习为例,通过场景初步过滤、双重标准过滤以及排序、多重标准过滤、定量化评级及相互依赖性分析等五个步骤对其进行风险过滤和评级。通过寻找出重要的风险场景并进行排序,为指挥员进行科学的军事演习风险管理提供理论参考。