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。     

弹载惯性测量系统抗高过载技术

在现代高技术条件下的局部战争中,为了提高火炮的射程、打击精度和反应速度,发展制导炮弹系统就成为必然的选择.弹体姿态测量系统是制导系统的重要组成部分,解决其在炮弹发射高过载恶劣环境下的生存问题就成为研究的关键之一.提出了主要抗高过载手段,并对弹体姿态测量系统的抗高过载性能进行了Ansys软件仿真、马歇特试验以及实弹飞行试验.最后得到结论,所给出的抗高过载方案在降低高过载对弹体姿态测量系统的影响方面,可以发挥良好的作用.     

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.     

仿生偏振光导航传感器量测模型研究

仿生偏振导航传感器仿照昆虫利用天空偏振光进行导航的原理,测量载体的姿态和方位,具有精度高、功耗低等优势,是一种新型的导航传感器．根据偏振导航的原理分析偏振导航传感器的测量参考矢量和导航能力,根据其参考矢量的数量及性质,对偏振导航传感器使用在不同性质载体上的测量进行建模,并提出其对载体进行定姿的条件．     

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.