一种新的证据K-NN数据分类算法

K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。     

基于语义的军事数据资源需求描述模型

将描述逻辑引入军事数据资源需求描述,提出了一种基于语义的需求描述模型,便于计算机理解和处理。介绍了该模型的内涵和总体框架,并以作战力量数据资源为例,阐述了作战力量数据资源概念术语集的构建、作战力量数据资源的表征和需求的形式化描述。依据数据需求,制定了相应推理规则,其可借助描述逻辑的可判定性实现军事数据资源需求的推理。     

舰载主被动传感器数据关联算法

针对海战场密集目标情况下,传统方法在解决舰载主被动传感器数据关联问题中表现的不足,提出一种基于属性信息相似度检验的方法.通过分析雷达实体目标与辐射源在时间上可能出现的不同对应关系,给出相应的判决规则.仿真结果表明,新算法具有较高的关联精度和较低的漏关联概率.     

基于WSN的目标探测与分类算法

针对WSN监测系统的目标检测与分类问题,提出一种基于直觉模糊推理(IFR)的多源数据融合方法。由模糊推理的思想,设计各状态变量的属性函数。根据目标声强变化和引起的地磁场变化的模型,设计模糊推理规则,并检验了所建规则的合理性。理论分析与仿真结果的对比表明算法能准确地对目标进行分类,且运算量小,适用于计算能力较弱的WSN节点。     

大数据时代的警务信息工作探讨

大数据时代给警务信息工作的发展提供了重大机遇,公安机关的“情报主导警务”、“大情报、大信息”都离不开大数据的应用.分析当前警务信息综合应用平台在大数据时代存在的问题和不足,提出在警务信息工作中加强大数据应用的对策.     

刍议大数据时代的国家信息安全

作为继云计算、物联网之后信息产业的又一次颠覆性技术变革,"大数据"已成为当前科技创新、产业政策及国家安全领域的知识新增长点。文章首先介绍了大数据的发展概况、基本内涵及主要特征,进而探讨了大数据在网络攻击、隐私泄露等方面对信息安全带来的新挑战。最后,从信息基础设施、信息战和公共外交三个层面对大数据时代国家信息安全战略的制定进行了对策思考。     

大数据的技术挑战与机遇

文章研究大数据的概念及其影响,并对其技术和发展趋势进行了概述.     

大数据时代的国家安全与军事战略选择

文章首先从国家安全视角分析了大数据内涵,然后围绕大数据对国家安全影响机理进行了剖析,最后就建立大数据时代我国国家安全与军事战略的思维观念、战略目标以及对策等方面提出建议.     

基于B样条的稳健回归算法

利用B样条基构建了拟合函数模型.针对观测数据中存在野值的情形,选取了稳健函数进行稳健回归,并通过迭代再加权法实现了拟合函数模型的求解.试验结果表明:在数据中含有野值的情形下,基于B样条的稳健回归算法比常规的最小二乘回归算法具有更好的表现.     

时政要览

习近平在天津考察5月14日至15日,中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平在天津考察工作。这是习近平在天津人力资源发展促进中心与应聘人员亲切交谈。要闻◎国新办发表《2012年中国人权事业的进展》白皮书国务院新闻办公室5月14日发表《2012年中国人权事业的进展》白皮书,全面介绍近年来我国人权事业发展取得的新成就。白皮书说:"中国人权事业的发展进入了有计划、持续稳健、全面推进的新阶段。"白皮书全文约2.1万字,以大量数据和事实从6个方面介绍了我国人权事业的新进展。