面向射频指纹识别的高效IQ卷积网络结构

现有应用于射频指纹识别的卷积网络对时序同相正交(in-phase and quadrature-phase,IQ)信号的处理都是将其简单视为图像进行的,存在识别准确率低和计算量大的问题。针对以上问题,提出了一种基于IQ相关特征的卷积神经网络结构。该网络分步提取了IQ相关特征及时域特征,通过自适应平均池化获得了各通道特征均值,并用单个全连接层进行分类。实验结果表明,较传统卷积网络结构,所提网络在多种场景下的识别准确率更高,并且计算量更小。     

大学生优柔寡断、适应性、自我调节学习与学业拖延的关系研究

研究旨在探索优柔寡断人格、适应性、自我调节学习与大学生学业拖延的关系,揭示学业拖延的影响机制,对大学生学业拖延的干预提供启示。选取1654名大学生开展了问卷调查,结果显示:(1)大学生学业拖延行为在中等偏下水平,学业拖延改变倾向在中等偏上水平,功能性拖延水平在中等水平;(2)优柔寡断与拖延行为呈正相关,情感适应性、自我效能与拖延行为呈负相关;优柔寡断、自我调节策略与拖延行为改变倾向呈负相关,适应性、认知策略与拖延行为改变倾向呈正相关;优柔寡断与功能性学业拖延呈负相关;自我调节学习与功能性学业拖延呈正相关;(3)大学生适应性在优柔寡断影响一般学业拖延行为中起到中介作用;自我调节学习、适应性在优柔寡断影响拖延行为改变倾向中起到中介作用;自我调节学习在优柔寡断影响功能性学业拖延中起到中介作用。     

异步非平稳干扰抑制方法

为解决单通道条件下异步非平稳干扰抑制问题,提出基于数据驱动的稀疏分量分析干扰抑制方法,旨在从接收到的混叠信号中恢复期望信号。该方法利用深度卷积神经网络对输入/输出端数据间的复杂映射关系的强大建模能力,实现了目标信号稀疏域的自适应选择、稀疏域中目标信号稀疏表示的自适应学习以及目标信号的自动恢复。与以往干扰抑制算法不同,所提方法在时域上完成了“端到端”的信号波形恢复,且对混叠观测无先验要求,相比现有方法更具普适性。仿真实验验证了所提干扰抑制方法在不同环境噪声和干扰信号强度及泛化测试条件下的有效性,对干扰的抑制性能显著优于现有算法。     

搜索路径给定时的搜索对策问题及其应用

搜索路径给定时的最优搜索方案问题,也可以理解为是关于搜索者和目标的二人对策问题,主要讨论了当搜索路径给定时的单个搜索者和单个目标的搜索对策问题。首先根据问题的特点,利用动态规划和迭代的方法,确定关于目标逃逸路径混合策略的最优分区,证明该分区是多面体凸集;针对目标不同逃逸路径的分区,求出搜索者的最大期望收益,再将问题转化为二人有限零和对策,计算出搜索者的支付矩阵,确定最优搜索策略。最后结合海军护航行动,对我舰载直升机搜索小型海盗船进行分析和计算,说明搜索路径给定时的最优搜索对策对于双方的资源分配和提高搜索效率具有一定的应用价值。     

Explaining Cohesion in an Insurgent Organization: The Case of the Mizo National Front

Despite the prevalence of violent uprisings against the states, existing literature has produced a generalized explanation of the causes and onset of such uprisings ignoring crucial aspects of (non-state) armed group cohesion, such as their capabilities to manage intra-group tensions and rivalries. In this paper, I examine recent research in the field of civil conflict to understand the importance of investigating underlying constraints which can cause serious impediments to the capabilities of a state during the course of a war. The paper then focuses on the importance of internal strategic resources, such as pre-war and wartime sociopolitical networks in which insurgents mobilize, recruit new cadres and maintain intra-group cooperation, to suggest how it can contain the consequences of counterinsurgency operations and other state strategies on the internal cohesion of an insurgent group. A detailed case study of the Mizo National Front (MNF) in India demonstrates the argument’s plausibility.     

基于稀疏贝叶斯学习的扩展目标雷达关联成像*

雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,是一种高分辨凝视成像方式。传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该算法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该算法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

基于不稳定性采样的主动学习方法

传统的主动学习方法往往仅基于当前的目标模型来挑选样本,而忽略了历史模型所蕴含的对未标注样本预测稳定性的信息。因此,提出基于不稳定性采样的主动学习方法,依据历史模型的预测差异来估计每个未标注样本对提高模型性能的潜在效用。该方法基于历史模型对样本的预测后验概率之间的差异来衡量无标注样本的不稳定性,并挑选最不稳定的样本进行查询。在多个数据集上的大量实验结果验证了方法的有效性。     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

决策树报文分类算法

报文分类是网络的基本功能,研究人员在过去二十年提出了众多解决方案,其中决策树报文分类算法由于吞吐量高、适用于多字段、可流水线化等特点受到了广泛关注和深入研究。本文介绍了决策树算法最新研究成果,阐述了决策树报文分类算法的几何意义、常用技术和测试基准,从节点切割技术和规则集分组技术两个维度对决策树算法进行了系统分析和归纳。针对两类常用的决策树构建技术介绍了其中的典型算法,对比了各种典型算法的设计思路和特点,分析了它们的适用场景。总结并展望了决策树算法的下一步研究方向。     

虚拟现实技术在美军实战化训练中的应用及启示

虚拟现实技术应用于军事领域,给军事训练带来了又一场革命。文章立足军队当前实战化训练背景,在分析虚拟现实技术及其特征的基础上,通过对虚拟现实技术在美军实战化训练中的应用现状分析,提出虚拟现实技术应用于我军实战化训练的发展对策。