定向越野路线设计原则与实践

近年来,定向越野因其强参与性、强挑战性在国内发展迅速,相比之下高水平的制图员和运动员的成长却十分缓慢。想要国内定向人才尽快成长,每一次的训练、每一次比赛的路线设计就显得十分重要。好的路线设计充分展现定向运动的特征,让所有参与人员受益匪浅。鉴于国内对路线设计理论的研究还不充分、不系统,本文就路线设计的原则与技巧进行了系统的探讨,旨在丰富路线设计的理论知识体系。     

利用多时间尺度卷积的视频行为识别网络

基于2D的行为识别网络通常融合多张视频帧的分类结果识别不同的行为,但其在卷积过程中缺少对时空特征提取。针对该问题,基于时间位移模块(temporal shift module,TSM)的思想设计了一组多时间尺度卷积,包含不同设计的卷积核以提取融合不同时间尺度的时空信息。通过控制多时间尺度卷积嵌入ResNet50网络的位置及其模块的参数设置,寻找最优的基于多时间尺度卷积的行为识别网络。使用PyTorch深度学习框架训练模型,在大型开源数据集Something-Somethingv2上进行了实验研究。结果表明,基于多时间尺度卷积的行为识别网络对行为识别准确率达到了59.47%,优于TSM等网络。     

嵌入式计算机PC/104在陆地导航系统中的应用

随着现代导航技术的发展,嵌入式计算机技术已成为陆地导航系统中不可分割的重要组成部分。介绍了嵌入式工控机PC/104的结构特点及其应用开发特点;基于PC/104的系统设计思想,提出了以PC/104工控机为核心的陆地导航系统的设计方案,重点介绍了该系统的组成、各部件的作用、工作原理以及软件设计流程。这种嵌入式计算机软硬件相辅相成的有机构成,能集中统一地完成各部件的控制与信号处理,使整个陆地导航系统的性能与可靠性得到进一步提高。     

扩展信念网络模型的军事情报检索系统设计

着眼信息化战争条件下军事情报分类、处理困难的现实,在深入分析军事情报检索系统特点基础上,提出一个基于分类的自动存储和利用查询术语同义词关系扩展信念模型的检索军事情报检索原型系统,详细描述了其存储和检索设计思路.     

中红外光谱在润滑油分类识别中的应用

由中红外光谱能够获得不同种类润滑油的组成与结构信息.分别用聚类分析法和主成分分析法提取润滑油的中红外光谱信息,对齿轮油、内燃机油和液压油这3大类共113个润滑油样品进行了分类识别.采用系统聚类法对其进行分类,比较了不同类间距离、样品间距离和光谱区间对聚类分析结果的影响.采用主成分分析法对齿轮油、内燃机油、液压油及不同黏...     

机场道面润滑软毁伤抢修评估与分级

机场道面软毁伤抢修评估与分级是制定抢修预案和指挥员决策的重要依据,也是抢修组织与实施的量化基础.以润滑软毁伤为例,着重研究机场道面遭受润滑软毁伤后的抢修评估,提出了单一毁伤指标的定性抢修等级划分.结合吻合度模型,建立了以军事指标、毁伤指标、修复指标为宏观指标的定量抢修分级模型,并且通过算例验证分级的可行性和快捷性.所研...     

陆战Agent自主协作机制模型研究

陆战Agent是陆军作战复杂系统ABMS核心的基础要素,友方陆战Agent之间的协作机制是陆军作战复杂系统演化运行的关键支撑之一。陆战Agent之间的协作可归纳为自主协作和上级统一组织协作两种模式。陆战Agent之间的自主协作,与一般Agent系统中的协作模式相同,但由于陆军作战的特殊性,必须研究符合作战特点的陆战Agent自主协作机制。针对陆战Agent自主协作特点,对合同网协议进行了改进,探讨了陆战Agent自主协作机制模型的功能结构、框架、策略、流程和实施步骤,为陆军作战复杂系统的ABMS奠定了基础。     

对陆军武器装备建设发展的思考

为全面落实我军军事战略方针和军队建设发展规划纲要,进一步确立我军的战略目标和战略任务,以及军队建设的总方向与目标,提出了陆军武器装备建设存在的主要问题和陆军武器装备建设依据、建设标准和建设目标,强调按一体化联合作战样式建设陆军武器装备,并提出了陆军武器装备建设的相应措施。     

A misclassification cost‐minimizing evolutionary–neural classification approach

Machine learning algorithms that incorporate misclassification costs have recently received considerable attention. In this paper, we use the principles of evolution to develop and test an evolutionary/genetic algorithm (GA)‐based neural approach that incorporates asymmetric Type I and Type II error costs. Using simulated, real‐world medical and financial data sets, we compare the results of the proposed approach with other statistical, mathematical, and machine learning approaches, which include statistical linear discriminant analysis, back‐propagation artificial neural network, integrated cost preference‐based linear mathematical programming‐based minimize squared deviations, linear integrated cost preference‐based GA, decision trees (C 5.0, and CART), and inexpensive classification with expensive tests algorithm. Our results indicate that the proposed approach incorporating asymmetric error costs results in equal or lower holdout sample misclassification cost when compared with the other statistical, mathematical, and machine learning misclassification cost‐minimizing approaches. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.     

基于概率分布的硬件木马检测特征选择方法

针对基于旁路信号分析的硬件木马检测中存在的高维以及信号冗余度高等问题,寻求一种特征选择方法在降维、降低冗余度方面的可行性,通过考虑样本概率的分布情况,提出了一种以散度和Bhattacharyya距离作为可分性判据的特征选择方法。首先分析了旁路信号的特征选择问题,然后阐述了基于散度和Bhattacharyya距离的可分性判据,最后在FPGA中植入硬件木马,采用K-L方法进行实验,通过对样本特征选择前后的检测效果发现,这种特征选择方法不仅有助于分辨"金片"与含木马的待测芯片间旁路信号的统计差异,而且与分类错误率建立联系,更好地实现了硬件木马的检测。