消防业务训练安全风险评估指标体系构建

紧贴消防部队训练实际和《公安消防部队作战训练安全要则》规定,在深入研究消防业务训练安全风险影响因素的基础上,邀请20名消防部队和院校专家进行问卷调查,利用SPSS软件进行指标体系的隶属度、相关性和可靠性的分析和筛选,构建了组织领导、参训官兵、组训骨干、消防装备器材和天候环境5个维度的消防业务训练安全风险评估指标体系,并采用层次分析和数据包络分析相结合的方法确定了指标权重.此安全风险评估指标体系的提出使消防部队业务训练安全风险评估更具客观性、科学性,对于加强消防业务训练管理工作,提升部队业务训练水平具有一定的参考价值.     

卫星平台试验鉴定实践现状与思考

试验鉴定是航天产品体系调整改革中的重要一环.卫星产品试验鉴定工作在摸索中前进,现已进入实践阶段.卫星产品试验鉴定分为平台产品与载荷产品两个部分来实施,在性能试验过程中,平台产品试验鉴定相对载荷呈现过度弱化倾向,主要表现在平台试验鉴定流程被完全略去、试验鉴定职责不够清晰.本文对其原因进行了分析,提出应该纠正平台试验鉴定弱...     

一种基于多目标微粒群优化的虚拟网络映射方法

针对多个虚拟网络同时映射时资源统一优化分配的问题,提出了一种基于多目标微粒群优化的虚拟网络映射方法(MSC-VNE),提高底层网络资源利用率及全局负载均衡性能。建立了虚拟网络映射的多目标优化模型,将单个虚拟网络映射作为一个子群,并采用多子群协作优化的方法在子群映射时通过相互信息交换进行协同进化,最终达到全局资源的优化分配。仿真结果表明,与典型成果相比,提出的方法有效地提高了底层网络资源利用率和虚拟网络构建成功率。     

聚碳硅烷表面张力的测定及其对纤维异形度的影响机理

采用改进的滴重法测定了先驱体聚碳硅烷(PCS)的表面张力,并探讨了表面张力对三叶形聚碳硅烷原丝异形度的影响机理。通过对纤维截面形貌的扫描电镜分析,发现表面张力对三叶形PCS纤维异形截面的形成有着较大的影响,它和粘滞阻力相互竞争的共同作用决定了三叶形PCS纤维异形度的大小。研究表明,先驱体PCS的表面张力与温度基本上呈线性关系,温度越高,PCS的表面张力就越小。     

网络学习模式识别移动代理因素提取方法研究

从分析网络学习因素的角度出发,提出了利用数据融合理论和使用移动代理技术解决网络学习模式识别的问题。详细分析了网络学习模式中的主要因素,针对网络学习模式识别提出了使用移动代理(MA)进行因素提取的方法。同时运用数据融合技术中分布式缠绕判决模型进行描述,从而使有效地获取网络学习者的学习状态变为可能。也对网络学习因素提取MA的执行环境进行了具体阐述。设计了因素提取MA体系结构,分析了因素提取的执行过程,采用ATP层代理传输协议作为移动代理系统的应用层协议,负责学习模式识别的因素提取。     

集对分析法在作战仿真结果分析中的应用研究

提出了集对分析法的概念,详细讨论了集对分析法对多指标问题的评估步骤、方法及特点.文章最后运用该方法对一个分队作战仿真实例进行了综合分析评估,证明了集对分析法简单、实用、有效.     

舰空导弹系统可靠性维修性对训练的影响

以舰空导弹武器系统远洋训练为研究背景,分析了舰空导弹武器系统可靠性、维修性对训练的影响.提出了可靠性、维修性对训练影响的具体指标,通过建立模型和仿真计算,在理论和应用上分析了航空导弹武器系统可靠性、维修性对训练的影响,得到了仿真应用结果并基于可靠性、维修性提出了对舰空导弹系统训练使用的建议.     

基于信息增益比和SGAN的信息系统评估模型

信息系统的安全对于个人、企业甚至国家都至关重要,因此,对信息系统安全的评估也极为严格.以军工单位的信息系统为例,标准过于冗余,且样本数量较少,使得神经网络难以达到预期的评估效果.针对这些问题,建立了"信息增益比+SGAN"的分类评估模型,通过计算信息增益比得到各项指标对信息系统安全划分的重要度,减少无关紧要的冗余指标;用重要指标量化后的样本训练SGAN,得到一个强有力的分类判别网络,来对信息系统的安全进行评估分类,同时输出样本"真伪概率"和"下类似比系数"作为专家是否要人为对该系统进行评估的参考标准.     

基于参差中重频脉组的搜索雷达跟踪波束设计

为解决常规搜索雷达在强气象、地物杂波下目标检测性能下降的问题,基于目标先验信息,设计一种跟踪波束实现对特定目标的跟踪处理,对目标所在的波位采用参次中重复频率脉组的方式探测,有效扩展速度检测清晰区并抑制慢速气象杂波及强地物杂波,实现目标距离、速度双模糊的解算,提高对跟踪目标的检测性.基于先验信息实现目标距离、速度模糊解算,试验表明,通过采用基于参差中重频的脉组跟踪波束探测,能够提升搜索雷达对特定目标的检测能力,并实现重点目标的高精度测速,提高目标的航迹质量.     

交通场景行人穿越检测方法进展研究

随着自动驾驶和计算机视觉技术的飞速发展,人们对交通安全的重视程度越来越高。其中,交通场景中行人穿越检测问题是研究的热点与难点之一。对行人穿越检测这一领域进行了综合评述,并对未来研究进行了展望。按照行人试图穿越、正在穿越及穿越预测三个阶段进行分析,首先分析了基于行人姿态穿越意图的研究进展(试图穿越),包括人体姿态、数据驱动和高斯动力学模型三个方面;其次讨论了基于轨迹跟踪的穿越行为检测方法(正在穿越);然后概括了基于轨迹预测的行人穿越检测方法(穿越预测);最后总结了现阶段比较新颖的多传感融合、车路协同、车联网等研究角度,并对未来该领域需重点发展的方向提出建议。