21世纪军事写作前瞻

随着军队兵员素质的不断提高,军事干部知识结构改变,军队武器装备自动化程度的加强,军事宽带住处网的日益完善,军事写作由手工写作向电脑写作发展的速度已越来越快,要求也越来越高。因此,未来的军事写作工作者进行写作活动时,可以首先将相关军事生活或战争信息存入电脑记事本或输入数据库,再根据工作和战争的需要,或调用计算机中的现存材料,或通过网络查寻和下载相关资料,然后敲键行文,组织文章,也可以根据指定路径点击,调出自动生成的军事写作文本,还可以用更先进的传感装置将作者大脑中的写作信号传送到电脑中,尽可能充分发挥电脑网络的信息优势,准确而快速地反映军事写作者的意愿和思维。     

D-S证据论在空中目标分类中的应用

首先叙述识别、分类空中目标时需使用多传感器融合技术,分析可利用的各类传感器和从其可得到的各种目标属性参数,以及各种数据融合方法.然后详细介绍了基于D-S证据论的3种多源信息融合分类空中目标方法,并对具体仿真应用结果作了比较.     

战场信息分类

本文在分析战场信息的基础上,确定了战场信息的分类准则,并且为战场信息给出了一个完备的分类。提出这个分类,试图为今后的战场信息格式制订提供指导,为指挥自动化系统间的信息共享奠定基础。     

基于深度学习的跨语言文本情报分类方法研究

文本情报分类工作是情报分析领域的基础性工作。目前,文本情报分类工作通常面向单一语言,跨语言文本情报分类研究相对较少。针对跨语言文本情报分类问题,提出了“XLM-R+TextCNN”模型,通过基于大规模多语种语料训练的跨语言预训练模型(XLM-R)生成与具体语言表示形式无关的文本情报向量,将文本向量输入TextCNN模型,获取文本情报的类别特征,实现对跨语言文本情报的分类。以开源国防科技情报为基础,构建了跨语言文本情报分类数据集,并对模型进行了测试。实验表明,该模型在多项对比评测中,取得了不错的成绩,验证了本方法的可行性与有效性。     

把握知识经济时代特征,进行成人教育改革

知识经济时代对知识功能及其体现有了新认识 ,强调对知识的占有和分享。通过学习知识组织的方法 ,使知识得到再创造。成人学生知识的增长 ,结构化能力的形成 ,需要通过适应时代的学科教育来完成 ,从默认知识到明确知识 ,再将知识纳入到原有的知识结构中 ,内化为个体的内在素质     

基于Fisher线性判别模型的文本特征选择算法

在采用向量空间模型表示方法的文本分类系统中,维数约简是必要的步骤,特征选择方法由于计算复杂度较低而被广泛采用.本文基于Fisher线性判别模型提出了一种新的文本特征选择算法,将其求解过程转换为一个特征项优化组合的问题,避免了复杂的矩阵变换运算.实验表明,该方法与信息增益、卡方统计方法比较,具有较明显的优势.     

军事情报文本分类中的维数约减技术

为保证军事指挥决策的质量和速度、提高军事情报文本的分析能力,高效率的自动文本分类成为其中的重要技术.描述了文本分类所面临的高维稀疏文本空间和维数灾难等问题,综述了各种寻找最优和次优子集的特征选择技术和以主成分分析、Fisher判别分析、潜在语义索引等为代表的特征抽取技术,并指出了目前存在的技术问题和未来的工作方向.     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题，提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解，得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数，并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明，该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取，与已有方法对比，该方法具有较高的识别率。     

军队应实行人员分类工资制度

不同岗位的军人从事着不同类别的专业工作，其劳动性质、特点和贡献的方式不同，对劳动成果计量和付酬办法的要求也不相同，应该建立军人分类管理制度并实行不同类别的工资制度。     

集对分析联系度聚类方法在信息分类中的应用

常见的各种聚类方法在遭遇稀疏数据信息的状况下是无法使用的.提出了一种基于集对分析联系度的聚类方法.它借用集对分析的联系度,对稀疏数据矩阵进行同异反特征分类,给出了符合一定概率分布的同异反特征数,并由此给出了同异反距离的计算方法.求出距离矩阵后根据距离聚类方法给出聚类结果.最后给出了该方法在信息分类中的实际应用,证实了方法的可行性、合理性和应用性.