基于统计回归模型的突发事件网络舆情研究

突发事件网络舆情传播速度快,在较短的时间内能够引起社会大众的广泛关注,产生较大的影响.通过利用突发事件网络舆情传播规律和酶促反应相似的机理,构建统计回归模型来研究分析突发事件网络舆情的规律,并通过实例进行论证,以期为政府应对突发事件网络舆情提供参考.     

基于加权核主成分TOPSIS方法的舰艇防空威胁评估

为了能快速准确地对来袭的空中目标进行威胁评估,提出了一种基于加权的核主成分TOPSIS的威胁评估排序方法。针对水面舰艇防空作战中来袭目标的特点,确定了防空威胁评估指标,并对其进行了相应的量化,利用加权核主成分分析实现指标数据的降维,之后按照核主元方差贡献率加权进行TOPSIS法对来袭目标进行威胁评估与排序。实例验证表明:利用该方法可以避免传统方法中人为确定各威胁指标权重时引入的主观性,同时,对指标数据的降维处理降低了评估的复杂性,提高了评估的实时性,为舰艇防空作战威胁评估提供了一条新的有效途径。     

信不信由你

抢风头的将军 1863年,林肯总统宣布废奴,据说北方为此士气一振,这种说法有宣传的成分。事实比这复杂。1861年8月,北军将领约翰·弗利蒙特在他驻防的密西西比地区宣布军管,旋即宣布解放黑奴隶,旨在打击同情南部叛乱者的气焰。此举一出,立即受到废奴主义者的欢呼,然而,林肯总统很不感冒,勒令收回此举,     

让专武干部回归本职

笔者近日蹲连住班,听到一名基层预备役军官诉苦,身为乡武装部长,他一人又身兼拆迁指挥部总指挥、招商引资办公室副主任、新社区改造负责人,同时包着两个村,每天忙得焦头烂额,实在分身乏术难于集中精力开展连队工作。     

信息系统体系作战弹药保障能力评估

弹药信息化是武器装备信息化的重要组成部分,直接影响战斗力的生成。如何分析、评估保障单位在信息系统体系作战弹药信息化保障能力的建设水平,对我军信息化建设至关重要。在分析影响弹药信息化保障能力形成的主要因素的基础上,构建了符合我军弹药信息化保障能力特点的评估指标体系,提出了一种基于主成分和集对分析法综合分析的基于信息系统体系作战弹药信息化保障能力评估方法,通过该方法可求得指标权重,最终获得被评估单位弹药信息化保障能力的整体建设水平。结合实例分析,验证构建的评估模型能够用于我军基于信息系统体系作战弹药信息化保障能力的评估,进一步为如何提高弹药信息化保障能力提供技术指导。     

子母型自治水下航行器回收控制视景仿真

基于VisualC++,Vega Prime,Multigen Creator和Matlab对子母型自治水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)回收控制视景仿真系统进行了开发研究。通过建立子/母AUV的动力学方程,给出了一种基于主-从运动状态同步思想的母AUV自主回收子AUV的控制方案。依据该方案,利用Multigen Creator创建了子/母AUV的实体模型,并由Vega Prime导入模型进行场景配置,以Matlab作为后台对子/母AUV的动力学方程进行实时计算,然后,采用VisualC++平台进行综合集成,得到子母型AUV回收控制视景仿真系统,并通过实例演示进行了验证。     

让民兵在家门口就业

每天清晨,晨曦初露,河南省正阳县新阮店乡的乡村集镇,便在一辆辆摩托车的声响中苏醒。昔日那些在地里晒得黑黝黝农村青年男女,如今一个个笑盈盈走进乡（镇）集市的电子厂上班。近年来,正阳县大力实施以吸纳人才回归、资金回流、企业回迁为主要内容的“回归工程”,通过出台系列优惠政策,鼓励经营管理经验和资金的正阳籍在外务工人员回乡创业,呈现“人回乡、厂回迁、钱回流”的现象。     

基于区间支持向量回归的空战目标威胁评估

针对空战目标威胁评估问题,提出了一种新的基于区间支持向量回归的评估方法。首先对空战目标威胁评估方法中常用的距离威胁模型进行了分析,在此基础上对距离威胁模型进行了改进。然后构建了基于区间数方法的威胁评估指标权重的确定方法。最后建立了基于区间支持向量回归的空战目标威胁评估模型,并进行了仿真实验。仿真结果表明,提出的方法具有较高的预测精度,能够准确、快速地完成多个空战目标的威胁评估。     

基于竞争性假设分析的主成分分析法在情报分析里的运用

情报是作战的基础,情报分析在联合作战指挥决策中起着至关重要的作用.针对情报资料中“信号”与“噪声”并存的问题,提出一种基于竞争性假设分析的主成分分析方法来进行情报分析.以仁川登陆前美军可能登陆点的分析判断为例,对此分析方法进行了验证,传统定性分析与现代数学定量分析相结合的计算结果与历史实际作战情况较好地吻合.     

基于KPCA的作战仿真实验数据特征提取方法

针对作战仿真分析过程中各作战要素的复杂性与非线性,研究了一种基于KPCA的作战仿真实验数据特征提取方法。描述了KPCA特征提取的原理和算法,并将其应用于作战仿真实验数据的空间降维,根据累积贡献率确定新特征的数量。仿真结果表明,该方法与PCA相比具有主成份特征明显、贡献率集中等优点,能够有效综合原始数据的非线性特征,降低原始数据的维数。