基于迁移学习的小样本事件抽取技术及军事应用展望

事件抽取作为信息抽取的任务之一,旨在从非结构化文本中抽取出结构化事件信息,从而更好地应用在相关应用领域和下游任务上。基于迁移学习的事件抽取技术是当前低资源场景下的事件抽取研究的主流方法,通过设计更鲁棒的模型来迁移知识,解决事件抽取面临的训练数据缺乏问题,从而提升小样本事件抽取的效果。对基于迁移学习的小样本事件抽取技术及其军事应用展望作了全面的阐述,回顾事件抽取的起源与发展,描述迁移学习事件抽取的研究背景,并重点总结目前的技术方法及其军事研究现状,提出其军事上应用展望,最后对其面临的问题挑战和未来研究热点作了分析。     

无源雷达截获概率建模与窗口变量影响仿真

在截获概率概念和截获条件的基础上,综合时域、空域、频域等窗口函数构建截获概率模型,分别建立截获过程的4个窗口函数子模型,研究截获概率与窗口函数变量的影响关系。以SPS-48雷达为辐射源,仿真分析各窗口函数变量对截获概率的影响程度,讨论分区策略下无源雷达参数优化对截获概率的影响并总结截获概率提高方法,为无源雷达设计、研制、试验以及使用提供技术支撑。     

海拔对离心泵吸入性能的影响

海拔对离心泵吸入性能影响较大,但对应关系不明确。为定量分析海拔与离心泵吸入性能的关系,需进行泵高原工作吸入性能实验。海拔与真空度关系密切,利用控制泵吸入口真空度的方法,开展泵高原工作吸入性能模拟实验,获取各工况下泵吸入口持液率数据,并绘制曲线图。实验结果表明：海拔每升高500 m,泵吸入口持液率下降2%~5%;随着海拔的提升,泵吸入性能下降速率加快,工作状态趋于不稳定。     

天然气在土壤中泄漏的稳态温度场分析

埋地高压天然气经小孔泄漏会导致土壤冻结形成冻土,应用一元气体动力学、流体力学和传热学知识建立了天然气小孔泄漏吸热率模型和土壤稳态温度场模型,并进行了实例计算。结果表明：当天然气输送压力小于临界压力,小孔泄漏吸热率随压力的增大而增大;当天然气输送压力大于等于临界压力,小孔泄漏吸热率达到最大值;冻土厚度随土壤热导率或空气对流传热系数的增大而减小,但土壤热导率对其影响较小,空气对流传热系数对其影响较大。     

舰船随舰备件配置方法

为准确预测备件需求数量,需要针对具体的保障对象和保障环境特点,选择合适的评价保障指标。针对单舰船在海上执行训练任务时的随舰备件保障问题,在分析影响随舰备件配置各因素的基础上,通过比较分析各评价保障指标的适用特点,选择满足率作为随舰备件的评价保障指标,进而给出了基于满足率模型的单备件配置方法,为部队装备保障人员合理制定备件保障方案提供决策依据。     

基于频率分集的阵列雷达低角跟踪算法

针对舰载X波段阵列雷达研究了低角跟踪问题,雷达工作在频率分集模式。利用复反射系数与擦地角的关系建立了多频多径条件下阵列接收信号模型。推导了多频极大似然仰角谱,揭示了多频体制抑制仰角模糊的机理,推导出了仰角谱栅瓣间隔,分析了系统带宽对仰角谱的影响。提出谱峰正确选择概率来度量测角性能,通过仿真研究了SNR、目标仰角对仰角谱估计精度的影响,给定目标仰角条件下得到了满足测角精度要求的最小SNR,最小SNR随目标仰角增加并非严格单调下降。     

基于准循环双对角阵的LDPC码编码算法

针对校验矩阵形如准循环双对角阵的结构化LDPC码,对比研究了两类高效的编码算法:矩阵分解编码算法和分项累加递归编码算法,证明了两类算法从实现角度是等价的,但分项累加递归编码算法推导更为直观,且便于硬件并行实现。基于分项累加编码算法,提出了一种适合准循环双对角LDPC码的部分并行编码结构,设计实现了IEEE 802.11n标准中的LDPC码编码器。FPGA实现结果表明,所设计的LDPC编码器具有硬件开销较小、吞吐率高的优点,在码长为1944bit、码率为5/6时信息比特吞吐率最高可达13Gbps。     

THO-MAC:一种两跳优化的低延迟低功耗无线传感器网络介质访问控制协议

功耗与延迟是无线传感器网络介质访问控制协议设计首要考虑的两个问题。提出了一种新的传感器网络低延迟、低功耗、接收节点初始化异步介质访问控制协议——THO-MAC协议。通过准确预测接收节点的唤醒时间,THO-MAC协议调度发送节点侦听信道,从而减少发送节点空闲侦听能量浪费。THOMAC协议在发送节点两跳转发节点集中选择使报文两跳转发延迟最小的转发节点,从而降低报文传输延迟。使用NS2模拟器对THO-MAC协议进行了详细模拟。模拟结果显示,与RI-MAC和Any-MAC协议相比,THOMAC协议可以减少35.5%和18%的报文传输延迟,同时节省23.5%和15.5%的节点功耗。     

混合离散粒子群的任务调度算法及应用

针对粒子群算法存在易陷入局部极值、精度差的缺点,引入了模拟退火的思想,研究了一种混合粒子群优化算法,防止早熟现象的产生,使种群在更新迭代中保持了多样性,并将混合算法应用到典型的任务规划调度问题求解中,通过仿真验证了混合算法的有效性,与单一的离散粒子群算法相比,提高了调度问题的求解效果。