新一代的装甲防护

本文主要介绍了英国皇家军械厂对装甲防护中的附加装甲的发展、研制和生产情况。     

一种支持向量机增量学习淘汰算法

针对大规模数据集的分类问题,支持向量机的训练成为一个难题。增量学习是解决这一难题的思路之一。分析了新增样本加入训练集后支持向量集的变化情况,提出了一种基于密度法的支持向量机增量学习淘汰算法,淘汰了对最终分类无用的样本,在保证测试精度的同时减少了训练时间。实验仿真证明这种算法是有效的。     

Rényi信息增量和协方差联合控制的多传感器管理算法

针对目标跟踪中雷达组网场景下多传感器管理问题,结合Rényi信息增量和协方差两种算法各自特性,利用并行处理的思想提出了一种基于Rényi信息增量和协方差联合控制的传感器管理算法。在具体仿真设计环节,分为传感器跟踪能力大于目标数和传感器跟踪能力小于目标数两种场景。仿真结果表明该算法在单目标匀速、多目标匀加速等多数场景下能够对目标进行有效跟踪,同时降低了传感器的切换频率,具有更好的实时性。     

一种具有容错能力的增量式正交译码 算法和基于模型的FPGA实现

针对磁栅或光栅形式的正交编码器译码过程中出现漏计数或错计数等问题,提出了一种具有较强容错能力的新型正交译码机制,并根据基于模型的设计思想将此机制在FPGA中实现,创新式地组合应用几种开发软件,通过Simulink?/Stateflow?/Xilinx?Systerm Generator等工具生成HDL文件、二进制比特流文件,建立了一套基于模型设计的自动化开发流程,相较于传统RTL级开发方式,不需要对硬件描述语言的熟练掌握,避免了人工编辑代码等繁冗复杂的工作。某型永磁同步直线电机控制系统的FPGA板卡测试,验证了该方法的有效性和实用性。     

完善军队地区附加津贴制度的建议

完善军队地区附加津贴制度,从大的方面讲,需要着眼整个地区津贴制度体系;从军队内部看,需要从完善地区津贴制度体系、制定科学的津贴标准、建立津贴调整机制等方面着手。     

短期人身保险可否获双重赔偿

2002年8月31日,雪儿参加了桌保险公司投保的“学生平安团体意外伤害险”“附加意外伤害险”“附加住院医疗险”。2003年6月30日,雪儿在去学校乘车途中发生交通事故,致雪儿右胫腓骨骨折,经北屯医院住院治疗痊愈,所花医疗费6400．37元,由承担全部责任的肇事司机直接结付。因肇事司机要向有关财产保险公司索赔,故其持有雪儿的住院医疗费票据原件。雪儿出院后,其父将住院票据复印之后,     

基于Unscented粒子滤波的传感器管理算法

传感器管理是信息融合技术的重要研究方向,以往的传感器管理算法主要是针对线性融合系统,现实中非线性系统更为普遍,而针对非线性融合系统的传感器管理算法研究较少。粒子滤波是目前非线性领域中应用最广的滤波算法,该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。Unscented粒子滤波采用Unscented卡尔曼滤波计算提议概率密度分布,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。针对非线性系统,提出了一种基于Unscented粒子滤波的传感器管理算法。首先利用Unscented粒子滤波对目标进行状态估计,求出目标的协方差;然后利用信息熵计算目标的信息增量;最后利用信息增量最大对传感器资源进行分配,并对该算法进行了仿真。     

一种基于TF·IEF模型的在线新闻事件探测方法

为了提升在线新闻事件探测的性能,提出一种基于TF.IEF模型的在线新闻事件探测方法。该方法受TF.IDF思想的启发,直接计算特征词表征事件的权重,建立新的增量事件模型,并将探测过程分为两个阶段:第一阶段利用Single-Pass将一定时段内收集到的报道聚成微簇;第二阶段将微簇与已有事件进行相似性匹配,然后通过重新计算事件向量实现模型更新。实验结果表明,该方法运算速度快,特征信息丢失少,提高了探测的效率和准确率。     

高旋弹头滑块控制的建模与仿真

建立了双滑块机构下的高旋弹头动力学分析模型,对气动力矩变化和惯量张量变化给外弹道参数带来的影响进行了仿真研究,结果表明:双滑块机构对弹道三维方向的改变均有效果,同时弹头飞行攻角也是逐渐减小,因此系统的稳定性也是可以得到保证的,这就为后续的闭环控制提供了必要的保证.     

支持度门限改变下的频繁闭项集增量挖掘

针对CLOSET算法每次改变支持度门限时需要重新对所有数据进行挖掘而没有充分利用前一次挖掘结果的问题,提出了基于支持度门限改变下的频繁闭项集增量挖掘算法,利用前一次发现的频繁闭项集作为本次挖掘的约束条件,极大地减少了频繁闭项集的搜索空间。实验结果表明:在支持度门限减小不大的情况下,算法效率提高显著,支持度门限增加时,只需几十个毫秒的时间就可以发现全部频繁闭项集。