ACO-ELM与CFSFDP结合的机载动力系统参数估计北大核心

针对机载动力系统测试数据的不确定性,求解参数实时性差的问题,提出了基于快速寻找密度极点聚类与蚁群极限学习机的机载动力系统的参数估计方法。首先利用基于寻找密度极点的聚类算法对全工况范围内的测试数据进行聚类,然后在每一个子类中用极限学习机设计了子参数估计器,并用蚁群算法寻找极限学习机的最优隐层神经元数目。训练与测试表明,参数估计测试相对误差明显优于传统的RBF神经网络方法,且参数估计时间能够满足机载在线实时状态评估的需求,该方法可应用到其他不可测参数的估计。     

联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。     

利用开源大数据的社会工作实时评估方法

鉴于目前社会工作评估评价方面的学术研究还较薄弱,存在无针对性指标体系,现有相关评比周期长、成本高等突出问题,探索构建了利用互联网开源大数据的实时定量评估模型,建立了针对性指标体系,提出评分快速计算方法,并设计实现原型软件。针对选定的社会工作进行案例实证,通过采集某省14个市州的互联网真实数据来评估其工作力度,结果与多位受访者的主观感受及相关官方评估基本相符,验证了所提模型的有效性和合理性。     

南理工研制发明世界首台飞行吸附机器人

<正>近日,由南京理工大学研制世界首台飞行吸附机器人(又称"谍影旋机")亮相营救人质演习。该机器人主要包括四旋翼结构、吸附装置、两自由度无线摄像头、嵌入式控制器和多种传感器等部件,具有功耗低、噪音小、续航能力强等优点,具备空中飞行能力,能够能快速移动到目标位置,实现在三维空间壁面进行稳定吸附。机器人能够长时间在线工作,实现了仿飞行生物的飞行和栖息机制,可应用于公共领域进行长时间     

俄重新开动“死亡列车”

据俄新社报道,俄罗斯战略火箭兵司令表示,俄罗斯计划在2014年上半年完成“铁路机动导弹作战系统”的初步设计。这也意味着这种冷战时期令西方胆战心惊的“死亡列车”又要“重出江湖”。实际上,面对美国咄咄逼人的反导系统和“全球快速打击”计划,面对北约东扩和复杂多变的安全局势,俄罗斯正在重点加强战略力量的建设,一个攻防兼备、跨越太空和海洋的“战略新力量”呼之欲出。     

做好战时军队扩编动员工作的浅见

正战时军队扩编动员是指国家采取紧急措施,由平时状态转入战时状态,统一调动人力、物力、财力,把战争潜力转化为战争实力,满足军队增加建制单位、扩充编制员额、调整和征用装备物资等需要而进行的一系列活动。它是一项战略性、政治性、临战性很强的工作,是保证作战部队战斗力持续生成的重要措施和手段,对赢得战争有着十分重要的作用。     

军警民联手上演“雷霆出击”

“砰、砰、砰!”6月19日上午,随着3颗红色信号弹划破天空,广东省深圳市宝安区同防教育训练基地气氛骤然紧张。该市迄今最大规模军警民联合快速动员集结演练随即拉开帷幕。     

日、韩、印三国预备役概况之比较

预备役部队是加强国防现代化建设的重要方面,是提高战时快速动员能力的重要措施。第二次世界大战后,世界许多国家纷纷走上了精干的常备军和强大的后备力量相结合的道路。因民兵预备役是一个国家保家卫国最政治化和最经济化的武装准备形式。它藏兵于民,易于激发全民爱国热情,且它的武装成本做到了最小化。现在,世界各国一方面不断削减现役部队的规模,另一方面不断加大预备役部队建设的力度,将预备役部队建设成为具有一定战斗力的准正规部队。同在亚洲,与中国比邻的日本、韩国、印度的预备役建设情况如何？让我们罗列三个方面了解一二。     

苏伊士运河上的“快客”——埃及海军“大使MK4”型苏菜曼·艾扎特级新型导弹艇

2013年11月19日,埃及海军在佛罗里达州彭萨科拉港接收首艘大使MK4型苏莱曼·艾扎特级新型导弹艇（埃及官方又称快速攻击艇,但根据其排水量看,则是典型的轻型护卫舰）“苏莱曼·艾扎特”号,使世人再次关注守卫地中海进入印度洋咽喉——苏伊士运河的海上劲旅埃及海军的最新装备发展动向。     

基于体积偏差的焊接熔敷成形分层方向的优化

定义焊接熔敷成形体积偏差的概念为:焊接熔敷成形层与CAD模型切片层之间的体积差的总和.以某一分层方向下的体积偏差来表征此分层方向下的成形精度,某一分层方向下求得的体积偏差越小,则说明沿此方向分层时得到的成形精度越高,反之,则成形精度越低.从提高成形精度方面来考虑,最佳分层方向应当使体积偏差最小.在UG的OPEN GRIP环境下实现了体积偏差的求解.