模糊综合评价方法在教学质量评估中的应用

针对评价对象的复杂性及其评价指标的模糊性,采用模糊数学的理论与技术,对教学质量进行综合评判,其结果能汇总各类评价人员的评价意见,较全面地反映出评价对象的优劣程爱,同时结合装甲兵工程学院教学质量评价表进行了阐述.     

军事应用中的多源信息融合技术

多传感器数据融合近年来受到极大关注和发展。首先叙述数据融合在军事应用中的递阶推理体系结构和各种数据融合方法,然后对防空导弹武器C     

基于CORBA的分布式网管的实现

以某师的网管系统为例 ,介绍了基于 CORBA ORB通信总线结构网管软件的设计与实现。并对其中的若干技术问题 ,如网管信息模型的建立、网管软件的安全性及本系统的不足进行了深入讨论     

加强战场信息系统建设适应信息作战需要

提出了战场信息系统是信息作战战场的核心 ,战场信息系统必须满足战场要素数字化、战场空间一体化、战场结构网络化的要求。我军战场信息系统的基本结构由总部、海军、陆军、空军、第二炮兵五大系统组成。构筑新型战场信息系统 ,首要问题是实现通信现代化 ,组织战场信息系统的建设 ,理顺体制、突出重点、协力发展等几个主要问题     

网络中心战与网格技术

在当前的世界新军事变革中,网络中心战和军事信息网格是两个极重要的、具有发展趋向性的概念。本文阐述了"网络中心战"是军事需求牵引和技术推动的产物,以及美军网络中心战和 全球信息网格的内涵,并对应用网格技术建设我海军信息网格,实现我海军综合电子信息系统一体化进行了初步探讨。     

美军情报战战法分析

介绍美军航天/航空/地面侦察等构成的空间、航空、地面"三位一体"全方位的情报网络.详述了美军情报搜集主要特点,即海陆空天综合一体的情报搜集、广泛设置处理机构和分散式的情报处理、实时互通的情报传递.详述和归纳了美军情报战的主要战法,即航天/航空侦察、无人机侦察等手段抢占太空制高点,以及探测覆盖全空域的重要特点.文章强调,现代高技术背景下的情报战,占领"太空、信息、情报"三大制高点刻不容缓.     

美军战略传播中的“叙事”策略

随着互联网技术的飞速发展,信息传播对国家政治、经济、外交和国防带来巨大冲击和影响。美军意识到传播叙事是政府和军队塑造形象、谋划战略、输出文化价值观的重要手段。美国从"重讲故事"的角度出发,将"叙事"包装成对外战略传播的新型方式,从思维认知、情感操控、舆论引导等方面强化对对手的心理威慑和影响,同时以新媒体为媒介扩大叙事传播的影响受众,进而达到物理打击所难以发挥的影响。     

A novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,minimum mean square variance criterion and least mean square adaptive filter

Underwater acoustic signal processing is one of the research hotspots in underwater acoustics. Noise reduction of underwater acoustic signals is the key to underwater acoustic signal processing. Owing to the complexity of marine environment and the particularity of underwater acoustic channel, noise reduction of underwater acoustic signals has always been a difficult challenge in the field of underwater acoustic signal processing. In order to solve the dilemma, we proposed a novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN), minimum mean square variance criterion (MMSVC) and least mean square adaptive filter (LMSAF). This noise reduction technique, named CEEMDAN-MMSVC-LMSAF, has three main advantages: (i) as an improved algorithm of empirical mode decomposition (EMD) and ensemble EMD (EEMD), CEEMDAN can better suppress mode mixing, and can avoid selecting the number of decomposition in variational mode decomposition (VMD); (ii) MMSVC can identify noisy intrinsic mode function (IMF), and can avoid selecting thresholds of different permutation entropies; (iii) for noise reduction of noisy IMFs, LMSAF overcomes the selection of decomposition number and basis function for wavelet noise reduction. Firstly, CEEMDAN decomposes the original signal into IMFs, which can be divided into noisy IMFs and real IMFs. Then, MMSVC and LMSAF are used to detect identify noisy IMFs and remove noise components from noisy IMFs. Finally, both denoised noisy IMFs and real IMFs are reconstructed and the final denoised signal is obtained. Compared with other noise reduction techniques, the validity of CEEMDAN-MMSVC-LMSAF can be proved by the analysis of simulation signals and real underwater acoustic signals, which has the better noise reduction effect and has practical application value. CEEMDAN-MMSVC-LMSAF also provides a reliable basis for the detection, feature extraction, classification and recognition of underwater acoustic signals.     

基于不完全测量数据的飞行器轨迹参数估计

提出基于稀疏优化的轨迹参数估计新方法,通过降低参数空间的维数改善模型的病态性。利用B样条函数实现轨迹参数的稀疏表示,根据轨迹参数与测量数据的关系建立估计轨迹参数的稀疏表示寻优模型,采用高斯牛顿法获得模型的解。寻优模型中待估参数的数量取决于样条节点数,利用样条函数的高阶导数在节点处的不连续性建立了选取样条节点的稀疏优化模型,采用凸优化方法求解该模型,实现样条节点数的最小化。仿真结果表明,稀疏优化方法能够大幅度提高不完全测量段落轨迹参数的估计精度。     

网络异构信息的张量分解聚类方法

提出基于张量分解的聚类算法,能够同时处理网络中多类型、多语义关系的异构信息。网络信息体系中的各种异构信息被建模为一个多维张量,异构信息之间丰富的语义关系建模为张量中的元素。提出有效的张量分解方法,将不同类型的信息对象一次性划分到不同的簇中。在人工合成的数据集和真实数据集上的实验结果表明:该聚类方法可以很好地处理网络信息体系中的异构信息聚类问题,并且性能优于现有的聚类方法。