基于用户相关反馈的排序学习算法研究

在信息检索中,系统需要根据用户查询将文档按照相似度大小进行排序,吸引了众多信息检索和机器学习领域研究者的眼球,并形成了诸多排序算法模型。然而并未考虑到查询短语与文档构成的特征对与用户相关反馈之间存在的同质性。在机器学习算法基础上,通过提取训练样本的主要特征进行有效聚类,并结合用户的相关反馈获取各个类中相关度判断的置信值,形成相似度判定模型,应用该模型来对测试样本进行相关度排序。算法对LETOR数据集进行了测试,实验表明,信息检索性能指标比其他排序算法有了进一步提高,并且无需复杂的数据预处理工作和手动设定算法参数。     

内编队地球重力场测量性能数值分析

内编队系统通过实现内卫星纯引力轨道环境和内卫星精密定轨,完成高精度地球重力场测量,实现了不依赖于加速度计的重力卫星实施新途径。针对内编队重力场测量性能难以解析分析的情况,基于MATLAB并行程序设计进行了重力场测量数值模拟,获得了内编队重力场测量的有效阶数及其精度。在内编队轨道高度为300km、内卫星干扰力为1.0×10-10m/s2、外卫星定轨精度为3cm、内外卫星相对状态测量精度为1mm的条件下,计算得到内编队测量重力场的有效阶数为72,相应的大地水准面累积误差为44cm,重力异常累积误差为4.5mGal,由此可知内编队测量重力场的有效阶数主要分布在低阶部分。     

基于结构加权的海面编队预定目标选择方法

海面目标运动和编队阵型的约束特性,使得通过对装订阵型和末制导探测阵型进行点集匹配来选择预定目标成为一种有效途径。但当编队目标释放干扰时,会引起阵型结构发生局部变化,导致目标选择性能恶化。本文基于反舰导弹目标选择需求,分析了传感器导航和探测误差、装订信息误差、编队目标运动和释放干扰等因素所引起的位置点集变形,通过利用阵型中未污染的结构信息,提出了基于几何散列法和结构加权平均Hausdorff距离的编队预定目标选择方法。理论分析和实验结果表明,该方法不受传感器导航误差和编队目标整体运动的影响,在编队存在冲淡干扰时能有效提高目标选择能力。     

Nonparametric bayesian lifetime data analysis using dirichlet process lognormal mixture model

We propose a nonparametric Bayesian lifetime data analysis method using the Dirichlet process mixture model with a lognormal kernel. A simulation‐based algorithm that implements the Gibbs sampling is developed to fit the Dirichlet process lognormal mixture (DPLNM) model using rightly censored failure time data. Five examples are used to illustrate the proposed method, and the DPLNM model is compared to the Dirichlet process Weibull mixture (DPWM) model. Results indicate that the DPLNM model is capable of estimating different lifetime distributions. The DPLNM model outperforms the DPWM model in all the examples, and the DPLNM model shows promising potential to be applied to analyze failure time data when an appropriate parametric model for the data cannot be specified. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013     

保障需求分析方法及其应用

针对当前在装备保障需求分析过程中缺乏合适的方法和工具的问题,提出一种基于能力与面向需求分析相结合的装备保障需求分析方法,并通过运用解释结构模型法,对分析结果的结构及相互关系进行科学构建.力求通过该方法的应用,能够辅助论证人员深刻理解和合理判断各种因素之间的相互影响关系,通过结构化和对比化的装备保障需求分析过程得到能正确反映保障需求的关系结构.从而为装备保障发展内容的分析打下良好的理论基础.     

基于主成分分析的通信方案优选评估

选择最优通信方案,是通信指挥员实施正确决策的重要前提。针对通信方案优选问题进行了分析研究,提出了通信方案评估指标。通过引入主成分分析法,对6套通信方案进行了综合评估,从而选出了最优通信方案。结果表明,提出的评估指标和评估方法可以辅助指挥员选择最佳方案,提高了决策的科学性。     

Boko Haram terrorism in Nigeria

Since the July 2009 Boko Haram terrorist outburst in Nigeria, there have been increasing questions on the phenomenon in the country. There has not been any substantial analysis on the emergence of the Boko Haram group and its terrorist activities in Nigeria as the out-rage continues. This study is advanced to explain the phenomenon of Boko Haram terrorism in Nigeria. It employs the levels of analysis framework popular in the field of international relations to explain the terrorism at three major levels: individual, state and international. The study relies on dependable news reports, which include interviews with key actors relevant to the subject matter, and finds that Boko Haram terrorism has its roots in the ideology and motivations of its founder and members, the failures and deficiencies of the Nigerian state, and the modern trend of religious terrorism in the international system.     

基于灰色关联分析的反导导弹战斗部作战效能评估

针对反导导弹战斗部的性能特点,以灰色关联理论为基础,采用灰色加权关联度分析进行综合评判,建立了反导导弹战斗部作战效能评估模型．最后通过算例,验证了该模型的完整性,最终为决策者做出合理的作战决策提供了理论参考．     

战时装备调配保障决策模型构建研究

分析了战时装备调配保障决策的特点,运用模糊聚类分析法对装备调配保障对象进行了分组和优先级排序,以此为基础,运用目标规划法构建了战时装备调配保障决策模型,最后,通过实例验证了模型的可行性和有效性．     

一种针对HIGHT的改进差分故障的分析

为评估HIGHT轻型分组密码抗故障攻击能力,基于单字节故障模型,提出一种改进的HIGHT故障攻击方法．首先在HIGHT最后1轮注入单字节故障恢复SK124和SK1262个轮密钥,然后增加故障注入深度,在HIGHT倒数第5轮注入单字节故障恢复HIGHT另外10个轮密钥,从而恢复HIGHT的全部主密钥．实验结果表明：仅需22次故障注入即可恢复HIGHT全部128位主密钥,优于现有故障攻击方法所需的32次故障注入．