内初班学生学习适应性与心理健康相关研究——以石河子市为例

本研究采用《学习适应性测验》、《中国中学生心理健康量表》对石河子市内初班初一、初二年级少数民族学生进行了测查。结果表明:从总体上看学习适应性与心理健康之间存在显著相关;从内容上看心理健康与学习适应性之间存在显著相关;学习态度、学习环境和心身健康三个方面受到心理健康的影响最大。     

内压圆筒大开孔结构补强设计与应力分析

根据整体补强和厚壁接管补强2种型式,为内压圆筒大开孔结构确定满足结构和工艺要求的圆筒壁厚和3种规格接管壁厚。采用压力面积法和ASME规范对该大开孔结构进行强度校核,并运用有限元分析法进行结构的应力分析和数字模拟,比较不同壁厚接管的补强效果,从而确定容器的结构尺寸。设备实际运行结果表明:该结构强度满足工作要求。     

【专题】基于深度学习及FPGA的装备目标检测研究

本文应用深度学习技术实现海天背景下基于可见光、红外方式成像的舰船及角反、烟幕干扰的目标检测,这也是反舰导弹作战使用的关键技术之一。采集的可见光与红外成像目标检测数据集涵盖实施典型干扰下的态势场景,贴近实战;结合四种不同的目标检测机制,选取YOLOV3、Faster R-CNN、SSD及CenterNet四种典型模型分别进行训练与验证,通过对比分析进一步提高弱小目标、复杂干扰态势的的检测,可以实现端到端的高精度装备目标检测模型。在确保精度的前提下基于现场可编程门阵列（FPGA）进行软硬件协同设计,通过对比分析选定基于Vitis AI的实施方案,经过模型的量化、编译与优化,可在保证检测效率的前提下快速实现模型的小型化部署,便于进行装备移植。研究结果表明,该研究内容可有效提高现役反舰导弹目标检测的准确率。     

结合YdUaVa颜色模型和改进MobileNetV3的视频烟雾检测方法

为降低视频烟雾检测中的虚警率和提升检测效率,提出Y^dU^aV^a颜色模型,该模型可以表征烟雾的空间域分布特性和时间域变化特性。利用该颜色模型快速筛选出疑似烟雾图像块,降低虚警率和提升运算效率。提出改进的MobileNetV3网络结构,用于提取图像深度特征并对疑似烟雾图像块进行分类识别,检测视频中是否存在烟雾。视频烟雾检测仿真结果表明:该方法准确率和检测帧率高,虚警率低。     

基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法

结冰问题严重影响飞机飞行安全,结冰智能预测是飞机智能防除冰系统设计和安全设计的重要依据和支撑。为解决复杂冰形在翼面同一位置的法线方向冰形厚度存在多值的问题,提出基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法。设计预测模型的神经网络结构、损失函数、数据规范等,直接将影响飞机结冰的飞行和大气条件作为输入,以灰度化的冰形图像作为输出。基于NACA0012翼型,通过数值模拟方法生成冰形数据集,同时利用风洞试验结果对数值模拟方法进行验证,以确保生成数据的可信度。构建以飞行速度、温度、液态水含量、平均水微滴直径和结冰时长5项参数作为输入的预测模型,并进行仿真训练和验证。仿真结果表明:所提翼型结冰预测模型不仅能够快速预测翼型冰形,而且在冰体轮廓、结冰上下极限、冰角位置、结冰厚度等主要特征方面也与数值计算结果符合较好。     

近似推理在水雷参数分析专家系统中的应用

为了尽快分析出未知水雷障碍参数,根据水雷战的特点,提出了建立未知水雷障碍参数分析专家系统的观点,对专家系统的设计方法进行了一定的探讨,并针对专家系统建立中的"瓶颈"问题,提出了基于Vague集插值近似推理的专家系统知识自动获取方法,在介绍推理过程的基础上给出了算例.从推理的结果来看,该方法具有较高的可信度,从而为专家系统的研制提供了一定的方法支持.     

基于在线学习的频谱感知次序策略*

认知无线电允许次级用户在频谱没有被主用户使用时动态地接入频谱进行数据传输。动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和使用效率低下问题的有效方案,而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。次级用户的感知能力有限,为了快速找到频谱空闲概率最大的频段从而获得更多的频谱接入机会,研究了频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率会随时间变化且对次级用户不可知,提出了一个在线学习框架,把频谱感知次序问题规约成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法(satisficing discounted Thompson sampling)处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。     

OFDM系统中深度神经网络指导的IQ不平衡补偿算法

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。通过研究IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了一种并联深度神经网络架构下的IQ不平衡补偿算法。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化模型驱动的神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的基于导频的最小二乘补偿算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。     

基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

本文以概率图理论为基础，系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型，对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨，使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷，研究了诊断模型的学习进化策略，实现了诊断效果的改进和优化。另外，对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望，为后续理论研究提供了参考。     

On the roles of free play in army exercises and the Russians

The article outlines the essential role of free play elements in various types of exercises for the development of in-depth and practical military professionalism. It thereafter argues why such use of free play contradicts the military science founded Russian Way of War.