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。     

基于支持向量机的装备故障间隔时间预测研究

针对装备故障样本数据量少、非线性强,故障预测困难的问题,提出了一种基于支持向量机回归的故障间隔时间预测模型.在不同核函数条件下,以提高核函数的普遍适应性和拟合精度为目的,通过实例分析选择了相对于装备故障数据的最佳核函数,并根据故障样本数据的特点,设计了与之相适应的核函数参数.实验结果表明,与常用的BP神经网络预测模型相比,该模型有更强的鲁棒性和推广能力,具有一定的实用价值.     

基于主成分分析的区域装备保障能力评估方法

针对区域装备保障能力评价问题,提出基于主成分分析的区域装备保障能力评价方法.该方法利用主成分分析法,在数据信息丢失最少的原则下,对区域装备保障多指标变量空间进行降维处理,用主成分解释资料的综合性指标,用以评价区域装备保障能力.建立了区域的装备保障能力的指标体系,建立基于主成分分析的评估模型,通过算例证明方法的有效性.     

新型教学模式下教学路径探讨——基于本科教育“四个回归”

实现本科教育的“四个回归”,是新时代背景下高等本科教育教学改革应该完成的目标。要围绕学生的主体地位来建构新型教学模式下教学路径中的学生角色。学生刻苦学习是学生主体学习地位的基础,实行一定比例的淘汰制是学生刻苦学习的重要保证,助力实现“回归常识”。在教师主导课程学习的过程中,要以学生究竟能学到什么和事实上学到什么作为衡量教学效果的标准,助力实现“回归本分”。课程全过程评价方式是动态全方面的评价方式,改变了目的性极强的单一期末考试评价机制,打破了期末考试一考定成绩的传统做法,助力实现“回归初心”和“回归梦想”。     

俄罗斯军事大国的艰难回归

俄罗斯的国防工业能否生产出新国防战略所要求的装备还有待商榷。美国海军分析研究中心的德米特里·戈连堡指出．俄国防部计划的制订显然是对工厂和船坞生产速度过于乐观的结果,认为它不会出现任何延误、技术和设计问题,或瓶颈问题。然而,设计问题已迫使一项37架苏-35战斗机的政府采购订单延期两年。戈连堡和其他一些专家认为俄军的发展速度极不可能实现既定目标。     

基于PCA-RBF网络的储运过程管道堵塞故障诊断方法

针对现代储运过程管道堵塞故障诊断时,提取的过程参数多导致诊断速度慢、性能差等问题,提出了基于主成分分析（PCA）和径向基函数（RBF）神经网络故障的诊断方法。首先利用PCA方法对储运过程高维历史数据矩阵进行特征提取,提取的故障特征信息作为训练集,并给出故障特征信息的分类号;然后将其作为RBF神经网络分类器的输入输出进行故障模式识别。仿真实验表明：该方法应用于储运过程管道堵塞故障诊断,不仅大幅度地降低了诊断模型的训练时间,而且提高了诊断正确率。     

廉政传真

正兵团开展廉政谈话教育活动兵团党委日前印发了《兵团廉政谈话暂行办法》,在全兵团范围开展廉政谈话教育活动,做到抓早抓小、防微杜渐,提高廉政教育的针对性和实效性。《办法》明确,廉政谈话包括任职廉政谈话和提醒廉政谈话。任职廉政谈话主要针对新任职的党政领导干部和个人,就如何     

多尺度PCA-HOG遥感异源图像匹配算法

针对遥感异源图像匹配中非线性灰度畸变和强噪声干扰问题,提出一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)的遥感异源图像匹配算法.该算法利用HOG提取图像间的几何结构共性特征,能有效克服异源...     

基于强跟踪滤波器的多雷达配准方法

在多雷达数据处理系统中,雷达本身的系统偏差是影响目标跟踪和数据融合质量的一个重要因素。提出了基于强跟踪滤波器(STF)的多雷达配准算法。该算法是利用各雷达相对主雷达的测量差值,利用强跟踪滤波器(STF)实时估计出各雷达的系统偏差(方位和距离),从而进行配准。仿真实验结果表明这种方法是有效的。     

军用雷达成本波动的源头探索与关键控制

根据军用雷达成本涉及的各个方面,建立雷达成本波动评价指标体系,运用主成分分析法确定其重要影响因子及权重,构造具有望小特性的评价函数可用于竞标决策选优,为军用雷达成本控制提供即时管理。