基于时序特征编码的目标战术意图识别算法?

对战场目标战术意图的快速、准确和自动识别，是智能决策的前提和基础。目标战术意图通常由多个战术动作组合完成，因而目标状态呈现动态、时序变化特征。本文针对目标意图识别问题的特点，提出一种基于栈式自编码器（ SAE）的智能识别模型，设计智能识别模型的基本框架，提出一种基于时序特征的输入信号编码方法及相应的模式解析机制，通过将目标状态在多个时刻的时序特征和战场环境、目标属性等信息统一编码为输入信号，将军事专家的知识经验封装为模式标签，模拟人的推理模式与认知经验，实现对目标战术意图的智能识别。最后通过实验，分析预训练过程和网络深度对算法性能的影响，并通过与多层感知机（MLP）和逻辑回归分类器（LRC）识别准确率的比较，验证所提SAE算法的有效性。     

基于数据挖掘的战场目标综合识别技术

分析了现有战场目标识别技术存在的问题，提出了基于数据挖掘的战场目标综合识别总体框架，对目标识别知识表示、目标特征知识挖掘、作战模式知识挖掘以及目标综合识别智能化推理等关键技术进行了研究，并说明了各关键技术在战场目标识别中的应用示例，可为提高战场目标识别的自动化、智能化水平提供借鉴。     

图像形变中基于MLS的光滑纹理映射技术

提出了一种基于移动最小二乘的二次拟合多项式纹理映射模型.该模型主要应用于使用控制网格的图像形变技术.图像中的物体被嵌入一个控制网格,并且对控制网格进行形变操作.在控制网格上应用纹理映射,以绘制形变后的物体.在纹理映射时通过将控制网格顶点在形变前后的位移向量作为拟合函数值,采用移动最小二乘方法进行拟合得到映射所使用的二次函数.该方法能够明显改善图像形变后的光滑性,实现逼真、自然的图像形变.     

LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题，提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况，提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响，并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征，可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征，点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度，并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。     

英汉委婉语的语用共性与差异

委婉语（Euphemism）是人类语言使用过程中的一种普遍现象。英汉两种语言都有大量的委婉语，它们在使用领域、语用功能及特点方面具有颇多相同之处。但因为它们分别属于不同的语系，以不同文化背景和历史传统为生存基础，所以在其使用方面又有很大不同，折射出明显的文化痕迹，主要表现在宗教信仰、历史传统和社会价值观三个方面。     

对网络教学的几点思考

随着网络技术、多媒体技术的发展,网络教学已经成为一种重要的教学形式,如何正确把握网络教学的模式,抓住特点,准确定位教师在网络教学中的角色,上好每一堂课,应该是每一位老师考虑的问题。     

“费太因”式恐怖袭击的主要特点及对策

＂费太因＂式恐怖袭击手段残忍、破坏性大、轰动性强,已经成为恐怖分子实施暴力破坏活动的重要手段。科学地分析＂费太因＂式恐怖袭击的主要特点,为有效打击此类恐怖袭击寻找科学的方法和措施,从而给恐怖分子以沉重的打击。