美国陆军数字化部队发展综述

20世纪80-90年代以来，在信息技术发展的推动下，在美国“持强思变”和谋求绝对优势军事思维的牵引下，在美军试图解决海湾战争中暴露出的各军兵种C^4I系统不能互联互通的“烟囱”问题的拉动下，美国陆军于20世纪90年代初决定开展部队数字化建设．并于2000年底将第4机步师建成了世界上第一个数字化师。     

调结构抓创新 实现绿色发展——内蒙古一机集团推进节能减排工作纪实

内蒙古一机集团切实转变经济发展方式、提高资源利用效率、促进生态环境好转,大步向科技含量高、资源消耗低、环境污染少、低碳经济的新型工业化道路迈进。     

基于最小二乘支持向量机的坦克炮身管剩余寿命预测方法

针对高膛压坦克炮身管剩余寿命预测的难题,结合坦克实弹射击试验数据量少和非线性的特点,基于最小二乘支持向量机构建了坦克炮身管剩余寿命预测模型,给出了模型参数的选取方法,并以某型坦克炮射击试验为基础,对坦克炮身管剩余寿命预测模型进行了验证。结果表明:该模型预测坦克炮身管剩余寿命效果良好。     

基于支持向量分类的装备完好性预测模型

对抗的战场环境和任务的变化，越来越需要装备战备完好性来保障作战行动。保持或提高装备战备完好性是装备保障的核心和中心工作。利用基于结构风险最小化的支持向量分类（Support Vector Classification，SVC）方法对装备的战备完好性进行了预测，提高了机器学习方法的预测能力。并以车辆装备发动机的技术状况数据为实例，建立了预测模型，通过参数选择，提高了模型预测的正确率、命中率等指标。结论表明：支持向量分类方法是预测装备战备完好性的有效方法。     

一种基于KNN-SVR的基因表达缺失值的估计方法

为了消除不相似基因对基因表达谱中缺失值估计的影响,提出了一种基于KNN SVR的缺失值估计方法.该方法先通过最近邻法选出与目标基因表达最相似的一组完全基因,再用这些基因通过支持向量回归对缺失值进行估计.还提出了用标准化偏差的方差来度量算法的稳定性和估计值的可信度.该方法通过对基因的过滤提高了缺失值估计的有效性.实验结果表明,KNN SVR法具有较高的估计精度和稳定性.     

一种舰船目标一维距离像识别的新方法

提出了一种基于傅里叶-梅林变换和二叉树支持向量机相结合的舰船目标一维距离像识别方法。该方法充分利用了傅里叶-梅林变换具有的时移与尺度不变性和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能。针对多类舰船目标的识别,提出采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。对4类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法具有较高的识别性能、较快的识别速度。     

基于二叉树支持向量机的空袭目标类型识别

针对现有空袭目标类型识别方法存在的不足,提出了一种基于二叉树支持向量机的空袭目标类型识别技术.该方法将二叉树与支持向量机有机结合起来,充分发挥了支持向量机解决两类分类问题的优势,有效地提高了识别率.最后给出了与现有识别方法的比较结果,证明了该方法的有效性.     

深海大洋铸利剑

<正>2010年3月下旬,南海舰队某驱逐舰支队组织舰艇编队奔赴指定海域,练协同,比技能,圆满完成了复杂电磁环境下主炮夜间对海射击、防空抗导、舰机协同反潜、舰载直升机夜间着舰、舰艇损害管制等基础科目和实际使用武器训练,取得了副炮击     

基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究

针对空中目标识别的复杂性,将支持向量机引入对空中目标的多传感器识别,对其机理进行了详细分析,建立了基于支持向量机的空中目标识别的算法模型.仿真实验的结果表明,该方法具有很好的识别效果,并且是一种能在训练样本很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.