基于灰色加权马尔科夫的部队集成训练效果预测

针对GM(1,1)预测模型误差较大的问题,在GM(1,1)模型的基础上引入加权马尔科夫模型构建了部队集成训练效果预测模型。该模型以GM(1,1)模型存在的预测残差作为划分马尔科夫状态的依据,通过加权处理对预测结果进行修正。实例分析结果表明,该模型算法简单,易于实现,可以较大地提高部队训练效果预测精度,为部队开展科学有效的实战化训练提供了有力的数据支撑。     

英国高等教育大众化经验及借鉴价值

英国高等教育的水平居世界前列,其发展从精英化阶段到大众化阶段再到普及化阶段,经历了较长的发展历程.在英国高等教育大众化阶段,高等教育所采取的相关措施、制定的相关法案对解决大众化阶段高等教育监管、经费等问题都提供了切实可行的办法,为正处于高等教育大众化阶段的中国提供了一定的理论支持.借鉴英国大众化阶段所采取的相关措施,避免走弯路,实施科学发展战略,对我国高等教育大众化发展具有推进作用.     

基于数据挖掘的仿真模型验证

针对复杂系统输出具有数据量大、高度复杂性、非线性和非平稳等特点,将数据挖掘思想和有关方法引入到导弹系统仿真模型模型验证,通过对仿真数据和试验数据进行模式表示和特征提取,将2时序数据的模式距离作为评价指标来衡量模型的有效性。仿真分析表明,该方法相比传统方法计算量小,但意义明确,具有一定的实用性和参考价值。     

水顶油顺序输送油水混合模型研究

顺序输送是利用一条管道输送多种油品,因其可最大限度发挥管道输送潜能而被广泛应用。按照前后行液体不同可分为水顶油、油顶水和不同油品间顺序输送等,其中水顶油顺序输送主要用于管道撤收前的排空作业。对水顶油顺序输送油水混合过程进行了分析,建立了油水混合模型,利用CFD对其进行数值求解,并将仿真结果与前期理论分析进行了对比,两者吻合较好。所得结论可为机动管线水顶油排空作业提供科学指导。     

一种自适应Harris角点检测算法

针对传统算法检测效果不理想的问题,提出了一种基于自适应非最大抑制策略的Harris角点检测算法;通过设置抑制半径与角点响应函数的局部最大值关联,减小抑制半径获取角点。算法有效解决了阈值选取和"聚簇"的问题。实验表明,该算法检测出的角点均匀分布,能很好地适应特征匹配等实际应用。     

电气火灾统计分析研究

通过对比分析近10年来的火灾统计数据,找出了近几年我国电气火灾发生和发展的特点及规律.根据电气火灾原因分布规律,发现电气线路火灾在电气火灾中占有最大比例;根据电线电缆火灾原因统计数据,分析出发生的电线电缆火灾中,外因引发重大火灾的概率和数量更大.     

神经规则与案例融合的专家系统知识表示和推理

为了对专家系统中的知识进行表示,并使得推理变得更加准确高效,介绍了一种结合符号规则、神经网络和案例的方法。该方法是把一种混合规则,即神经规则和案例结合在一起。它与传统的基于符号规则推理不同的是,即使有一些未知的输入,也可以执行基于神经规则的推理。实验证明,与传统的专家系统比较,混合推理可以提高故障诊断的效率和精确度。     

刍议复杂系统视角下的战斗力生成模式转变

信息化条件下的战争正日益表现为复杂系统之间的体系作战能力的对抗,运用复杂系统理论来解析战斗力生成模式,对深入把握战争规律具有一定的参考价值。文章运用复杂理论视角,从生成目标、生成机理、生成过程和生成方式等四个方面,阐述了信息化条件下的战斗力生成模式。     

时间序列分析中的模型定阶策略

模型的定阶问题是时间序列分析(包括参数谱估计、系统辨识,回归分析)研究领域中的一个重要问题。本文对现有的数种模型定阶方法,进行了分析、讨论和归纳,指出了它们所适用的场合及优劣。     

基于音乐专业学生主体的艺术实践模式思考

我国目前正处于社会和文化大发展时期,这使大学生的心理特征和认知特征发生了很大变化,也对高校音乐专业的教学与实践工作提出了新的更高的要求。应对这一挑战,一是必须实现教师自身在教学理念、专业素质等方面的调适;二是必须在艺术实践教学的各个环节做出相应的调整。