战区多需求点装备物资紧急调运模型及算法

在战区装备保障过程中,装备物资调运是一项非常重要的工作,其好坏直接决定战区装备保障任务能否迅速并有效执行.在战时情况下,战区装备物资调运问题必须考虑复杂性、时效性、安全性等要素,基于此构建了不同时间因素限制条件下的两种多需求点装备物资紧急调运优化模型,进行了详细的逻辑分析和推导,分别给出了模型的算法,并通过实际算例验证了模型的适用性和算法的有效性.     

排除虚假交叉定位点的新方法

多站测向交叉定位法是无源定位方法中应用较多的一种,但该方法易产生大量虚假定位点。针对这个问题,提出了一种排除交叉定位中虚假点的新方法。该方法以两个观测站为主站,其他观测站为辅站,利用辅站数据对主站数据进行筛选及反馈从而快速排除两主站中的虚假点。仿真结果表明,该算法能够快速、准确地排除虚假定位点。     

解决涉法官兵心理问题的几点思考

目前,官兵个人及其家庭涉法问题越来越多,对官兵心理的冲击力也越来越大。如何有效解决涉法官兵心理问题,值得我们深入思考和认真对待。一、涉法官兵心理偏差的几种表现。官兵在个人或家庭遇到涉法问题时,往往会表现出急躁、怀疑、依赖和吃亏等几种心理问题。一是急躁心理。在刚出现问题时,这类官兵的心理活动处于非常状态。有的暴怒异常,见谁都不顺眼;有的不听劝告,怎么劝都听不进去;有的寻死觅活,一心只想回家。二是怀疑心理。官兵遇到涉法问题时,时间一长,就怀疑对方家里有关系有势力,自己是"平头百姓",地方司法机关不可能公正处理,赢不了官司;有的认为即使赢了官司,对方拒不赔付,法律判决形同一纸空文;有的担心自家势单力薄,对方人多势众实施报复。     

抓好一线带兵人能力建设的几点思考

近期,我们对所属部队一线带兵人能力建设情况进行了调研,总体感到有三个方面的问题比较突出:一是成分新、流动快,工作质量还需提高。一线带兵人每年调整面较大,流动快,补充少。目前,连主官中任职满2年以上的仅占17%,还有6%的连主官是从副连职排长提拔的。由于一些一线带兵人工作时间短,经验积累不足,想干不会干,质量上不去。     

对做好民工政审工作的几点思考

近年来,随着军事斗争后勤准备加速推进,部队战备工程建设任务日趋艰巨繁重,部分单位在民工使用问题上,存在着落实"先政审、后使用"等规定不严格、不认真,对民工的政治底数和现实表现等情况掌握得不深入、不细致,由此引发了一些问     

回归再时效7A60铝合金在0.5mol/L NaCl溶液中的点蚀性能

采用腐蚀电化学的点蚀极化曲线并结合腐蚀形貌的扫描电镜分析的方法,研究了回归再时效(RRA)工艺处理7A60铝合金在0.5mol/L NaCl溶液中的点蚀行为,对其耐点蚀性能进行了评价,并探讨了RRA工艺改善该合金点蚀性能的机理。结果表明:采用120RRA工艺(120℃×24h预时效+195℃×0.5h回归+120℃×24h再时效)处理后,7A60铝合金在0.5mol/L NaCl溶液中的阳极极化曲线闭合环面积减小,再钝化电流密度Ipp降低,蚀孔较浅,RRA工艺在一定程度上改善了该铝合金在0.5mol/L NaCl溶液中的耐点蚀性能。     

点邻域尺度差异描述的点云配准算法

针对传统特征描述符计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于不同尺度点邻域特征信息差异的点云配准算法。在特征描述符方面,对关键点选取不同尺度的邻域空间,计算各尺度空间之间的特征值归一化向量差异和法向量夹角,建立点邻域尺度差异描述符,特征描述符计算简单且节省时间。在关键点选取方面,根据曲面形状指数设计了一种寻找关键点的方法,提取的点具有很好的代表性。在对应关系寻找方面,提出一种基于欧式距离的对应点二重筛选方法,找出对应点对集,设计了基于全局距离的全局最优点云变换矩阵求取方法。实验结果表明,点邻域尺度差异描述的点云配准算法具有良好的配准精度和稳健的噪声鲁棒性。     

基于卷积神经网络的多功能雷达行为辨识研究

针对多功能雷达行为状态复杂多变、难以识别的问题,提出了一种基于卷积神经网络的雷达行为辨识方法.建立多功能雷达行为辨识模型,对数据进行预处理,构建多功能雷达信号样本集.通过变化点检测算法对原始雷达信号脉冲序列进行分割,补齐有缺失的特征参数,构造完整的可用于训练的信号加参数数组样本.并针对处理后的雷达行为数据集的特点设计卷积神经网络进行训练与测试.仿真实验结果表明,训练完成的网络模型对于加入参数的样本训练效果更好,对多功能雷达行为有较好的识别效果.     

针对KMC局部最优问题的飞蛾捕焰优化方法

针对传统飞蛾捕焰(MFO)算法求解复杂函数时后期收敛速度慢与求解精度较低等问题,提出了一种基于快速收敛的飞蛾捕焰(RMFO)算法.采用最大最小距离积的方法来初始化飞蛾群,能够提高算法全局收敛速度并且优化解的质量,同时构造出MFO算法的适应度函数作为寻优函数.将RMFO算法和有K均值聚类算法(KMC)进行交叉迭代,构建基于RMFO优化的KMC算法,求解聚类中心时能够改善聚类性能,可以解决现有KMC算法选取初始聚类中心不确定陷入结果局部最优的问题.实验结果表明,通过用UCI国际通用测试数据库的Iris、Wine和Glass 3种数据集,对RMFO算法和优化KMC算法进行性能测试,提出的RMFO算法更加精准,收敛速度快,不易陷入局部最优解,同时,优化KMC算法的聚类性能更好.     

应用直线的参数方程解决一个平行直线的问题

用直线的参数方程解决一个与定比分点和平行直线有关的轨迹问题 ,由此得出平行直线的一个性质 ,并通过举例来说明它们的应用