富有地方特色的参建模式——九江军分区组织民兵参建纪实

“天苍苍野茫茫,风吹草低见牛羊”,这是描写大西北草原风情脍炙人口的诗句。可是,如今在赣西北的草地山野上,也散落着簇簇羊群,犹如蓝天碧野间的朵朵白云…… 这是江西省九江军分区组织民兵参建,开展“三兵、三户”活动取得成效的一个缩影。这个军分区曾提出过多种民兵参建模式,如“爱国丰产”、“五好活动”、“兴浔强兵”等,这些模式对当时民兵参建起到一定的作用。但近几年随着改革开放的深入和市场经济的发展,原来的模式已不能适应形势发展的需要,致使民兵参建活动受到较大的影响,甚至有些     

党管武装固长城——江西省九江市委书记熊承忠关心国防建设纪事

素有“赣北门户”之称的江西省九江市,如今已发展成为以上海浦东为龙头的沿江开放城市,伴随着改革开放的春风,经济建设迅猛发展。该市市委书记熊承忠在狠抓经济建设的同时,始终以关心和支持国防建设为己任,为固我长城倾注了一腔真情     

民兵殷森元开发立体农业

江西省星子县苏家档乡青山村基干民兵殷森元,根据责任山土质和地理条件,开发种养并举的立体农业。他投资15000元,将责任山栽上450棵柑桔树,将山脚下的两亩面积的水塘放养600尾鱼苗。还饲养肉     

多窗口谱图分析的低截获概率雷达信号识别

在当前复杂的战场环境中,低截获概率雷达信号因其具有大时宽带宽积、强干扰性能、高分辨率和低截获性特点得到了广泛应用,传统的雷达侦察手段很难对其进行有效识别.在低截获概率雷达典型调制分析的基础之上,研究基于人工智能的雷达信号分类识别方法.从低截获概率雷达信号时频特征入手,提出基于多窗口时频谱图分析方法.该算法采用Hermi...     

DSets-DBSCAN无参数聚类的雷达信号分选算法

针对现有的很多高效分选算法的性能严重依赖于外界输入的参数问题,例如聚类数目、聚类容差等,将无参数聚类算法DSets-DBSCAN应用于雷达信号分选,提出了一种无参数的雷达信号脉冲聚类算法。该算法无须依赖于任何参数的设置,就能自适应地完成聚类。算法输入直方图均衡化处理过的成对相似性矩阵,使得Dsets(dominant sets)算法不依赖于任何参数;根据得到的超小簇自适应给出DBSCAN的输入参数;利用DBSCAN扩展集群。仿真实验证明,该算法对雷达脉冲描述字特征进行无参数分选的有效性。同时,在虚假脉冲比例(虚假脉冲数/雷达脉冲数)不高于80%的情况下,对雷达信号的聚类准确率在97.56%以上。