Optimal switchover times between two activities utilizing the same resource

The “gold‐mining” decision problem is concerned with the efficient utilization of a delicate mining equipment working in a number of different mines. Richard Bellman was the first to consider this type of a problem. The solution found by Bellman for the finite‐horizon, continuous‐time version of the problem with two mines is not overly realistic since he assumed that fractional parts of the same mining equipment could be used in different mines and this fraction could change instantaneously. In this paper, we provide some extensions to this model in order to produce more operational and realistic solutions. Our first model is concerned with developing an operational policy where the equipment may be switched from one mine to the other at most once during a finite horizon. In the next extension we incorporate a cost component in the objective function and assume that the horizon length is not fixed but it is the second decision variable. Structural properties of the optimal solutions are obtained using nonlinear programming. Each model and its solution is illustrated with a numerical example. The models developed here may have potential applications in other areas including production of items requiring the same machine or choosing a sequence of activities requiring the same resource. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 49: 186–203, 2002; DOI 10.1002/nav.10008     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.     

基于时间序列分析的火灾发生规律研究

在时间序列分析建模思想的基础上,基于全国2007年24小时火灾起数建立时间序列模型,对火灾发生趋势进行分析,并从预防控制时间上提出相应的防控建议。     

基于ACE Streams框架的舰船综合电子仿真系统设计

软件构件具有良好的功能封装性及接口规范性,在增强软件的可移植性和提高复用率等方面意义重大。在舰船综合电子仿真系统开发过程中,通过引入ACE Streams框架的技术,有效地降低了软件各层次间的耦合度,增强了数据的传输处理能力,固化了该系统的通信机制。     

基于混合数据挖掘模型预测用户流失

用户流失预测问题广泛应用在银行、金融、电信等多种领域。对用户行为进行有效的预测和分析有助于企业的竞争和了解瞬息万变的市场规律。采用3种混合的数据挖掘模型对用户流失问题进行了研究,以形成一个准确高效的用户流失预测模型。这3种模型应用于数据挖掘的两个阶段:聚类阶段和预测分析阶段。在第1阶段中,对用户的数据进行过滤。第2阶段对用户行为进行预测。第1个模型采用了二分k-means算法进行数据过滤和多层感知人工神经网络(MLP-ANN)相结合进行预测。第2个模型采用层次化聚类与MLP–ANN相结合进行预测。第3个模型使用自组织映射(Self-Organizing Maps)与MLP-ANN进行预测。这3种模型预测分析基于真实数据,用户流失率采用3种模型混合计算的方式得出结果并同真实值进行比较。分析结果表明采用多模型的混合数据挖掘模型的数据准确度优于普通的单一模型。     

武警学院创新教育的探索与实践

高等院校作为知识创新的基地和人才培养的摇篮,必须将创新意识和实践能力的培养融入到教育的全过程。武警学院作为一所公安现役高等院校,通过加快课程体系建设和教学内容、教学方法改革,加大实践教学比重,改革考试方法、完善教学评价体系等措施,初步构建起了具有自身特色的创新教育人才培养模式。     

JTIDS系统扩频码的优选及扩频图案的设计

首先介绍了联合战术信息分发系统(JTIDS)的一般概念,进而针对它的抗干扰措施———直接序列扩频的扩频码的优选及扩频图案的设计,提出了合适的算法,并用C语言在微机上仿真实现。实验结果证明优选的码字质量高,生成速度快,此方面的仿真实现逼近JTIDS,有利于对JTIDS进行深入研究,从而对它实施有效干扰。     

紧凑型电磁带隙结构短路销钉微带天线

提出一种带有短路销钉的紧凑型电磁带隙结构微带天线,并与相同尺寸的普通短路销钉微带天线作比较。测试结果表明,该电磁带隙结构天线在增益上增加了3dB,H面的交叉极化有了明显的改善。同时也证明了设计具有同样谐振频率的电磁带隙结构单元,使用这种紧凑型结构的单元尺寸仅为普通结构的40%~50%。这对最终实现电磁带隙结构微带相控阵天线具有重要意义。     

一体化联合作战装备保障模式构想

为迎接世界新军事革命的挑战,推进中国特色的军事变革,适应一体化联合作战这一信息时代的作战样式,文章针对一体化联合作战对装备保障的影响与提出的新要求,立足我军现实情况,尝试构建了一体化联合作战装备保障模式,对我军装备保障模式改革进行了一定探索。     

数据挖掘在器材保障决策支持中的应用研究

针对器材保障现状,运用数据挖掘技术,探索器材保障决策支持问题.设计了器材保障决策支持系统中数据挖掘应用的解决方案,该方案包括了项目规划和应用设计,并以器材平时消耗预测为例,运用多元回归模型算,法进行了挖掘实现.数据挖掘为保障决策提供了更加丰富和科学的信息,可以较好地满足器材保障决策支持的需要.