边消警文献信息资源保障体系建设构想

阐述了边消警文献信息资源保障体系建设的内涵和建设原则,从资源体系建设、服务体系建设、网络平台建设和保障体系建设等四方面对边消警文献信息资源保障体系建设的内容进行了探讨.     

创新消防员心理训练模式探讨

消防员心理素质是消防员综合素质的重要内容,是构成消防员战斗力的重要元素之一。研究和开展科学的心理训练非常重要。通过阐述消防员心理训练的现状,分析了消防员心理训练存在的问题和不足,最后提出了开展消防员心理训练的创新模式。     

航天器转动惯量参数在轨辨识的最优激励

根据矩阵分析理论研究了转动惯量参数的可辨识性问题,从姿态动力学方程导出关于未知参数的线性回归模型,将回归矩阵的条件数作为参数可辨识度的定量指标,以可辨识度最大为目标函数建立最优控制模型;应用解最优控制问题的伪谱法,计算控制力矩陀螺的指令轨线,使得惯量参数的辨识精度和收敛速度显著提高;在仿真中采用双无迹卡尔曼滤波算法进行参数辨识,结果验证了所提出的最优激励设计方法可以改善参数辨识性能,同时该方法对先验信息误差具有鲁棒性。     

主动学习与自学习的中文命名实体识别

命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务,如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF,通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本,并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明,该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时,能够显著地降低人工标注的工作量。     

ISAR雷达欺骗式干扰信号生成算法

宽带ISAR雷达能够从目标回波中计算得出众多目标特征,对ISAR雷达的干扰信号必须高逼真地模拟目标的电磁散射特性和运动特性。从弹头目标电磁散射机理出发,分析了干扰信号生成流程,提出二维成像干扰的实现方案。针对虚假目标特性模拟问题,提出基于一维距离像模板合成欺骗干扰信号的算法。算法采用距离像模板与实际宽带ISAR信号的卷积调制处理,生成的干扰信号能较好地反映目标的电磁特性。通过多个脉冲的模拟,生成的干扰信号也能够准确反映目标的运动特性。仿真实验对暗室测量数据和HRRP模板数据进行成像效果对比,验证了算法的有效性。该算法对二维成像干扰机的工程设计具有指导意义。     

中学学习型教师团队建设探索——以华山中学为例

学习型组织具有五个要素,即自我超越、改善心智模式、建立共同愿景、团队学习、系统思考,学习型教师团队同样要符合这些特征。为此,华山中学开展了积极探索,提出创建学习型教师团队的关键是:建立共同愿景,提升生命力;改变学习方式,增强学习力;变革管理模式,培养创造力。初步营造出了凝心聚力实现又好又快发展的良好教育氛围,促进了学校教育实践的全面开展。     

高师生社会支持与信息焦虑的关系研究

目的:研究高师生社会支持与信息焦虑的相关关系,旨在找出能够用社会支持改善信息焦虑状况的办法。方法:采用信息焦虑量表和领悟社会支持量表238名高师生进行测查。结果:1高师生社会支持的整体水平有极其显著性差异(F=6.083,P0.05)。2信息搜索与选择焦虑维度上存在显著的性别差异(T=4.218,P0.05)。在信息搜索和选择焦虑、信息饥渴焦虑上存在显著的年级差异(F=3.231,P0.05)。3湖北师范学院高师生信息焦虑和社会支持各因子间呈显著负相关(R=-0.153,P0.05)。通过回归分析,社会支持对信息焦虑程度具有预测作用(F=4.617,P0.01)。结论:通过增加社会支持来缓解高师生的信息焦虑。     

罗兰-C 地波传播海岸效应中驻波扰动现象的空间分析

为了提高海岸区域低频地波传播特性预测精度,研究了基于 J．R．Wait 及 FDTD 全波分析算法的罗兰-C 信号海岸效应预测模型;对罗兰-C 信号传播至海岸线时的电场幅度与相位的空间驻波状扰动现象进行了仿真比较;分析了突变和线性渐变两种陆海分界模型下,该扰动在近海岸区域的地／海面及其上空的分布规律,并指出该扰动存在波前倾斜现象。仿真分析表明：该研究进一步克服了 J．R．Wait 算法的局限,限定了驻波扰动变化量级与其在三维空间的分布范围,有助于同时提高罗兰-C 系统在海岸区域地／海面及空中的导航授时精度。     

Choosing arrival process models for service systems: Tests of a nonhomogeneous Poisson process

Service systems such as call centers and hospital emergency rooms typically have strongly time‐varying arrival rates. Thus, a nonhomogeneous Poisson process (NHPP) is a natural model for the arrival process in a queueing model for performance analysis. Nevertheless, it is important to perform statistical tests with service system data to confirm that an NHPP is actually appropriate, as emphasized by Brown et al. [8]. They suggested a specific statistical test based on the Kolmogorov–Smirnov (KS) statistic after exploiting the conditional‐uniform (CU) property to transform the NHPP into a sequence of i.i.d. random variables uniformly distributed on [0,1] and then performing a logarithmic transformation of the data. We investigate why it is important to perform the final data transformation and consider what form it should take. We conduct extensive simulation experiments to study the power of these alternative statistical tests. We conclude that the general approach of Brown et al. [8] is excellent, but that an alternative data transformation proposed by Lewis [22], drawing upon Durbin [10], produces a test of an NHPP test with consistently greater power. We also conclude that the KS test after the CU transformation, without any additional data transformation, tends to be best to test against alternative hypotheses that primarily differ from an NHPP only through stochastic and time dependence. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 61: 66–90, 2014     

基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制*

本文针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。文中首先对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。最后,通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试,结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。