刑罚轻缓化之理性思考

刑罚轻缓化是当今世界发展的潮流,但我国由于历来受传统重刑思想影响,对刑罚轻缓化思想是排斥的。要改变这种状况,就要对刑罚轻缓化的基本理论进行研究,以使我国的领导层和普通大众对刑罚轻缓化有一个理性的认识,改变我国的重刑刑罚结构和法官量刑偏重的重刑情结,接受刑罚轻缓化思想,以顺应世界发展趋势。     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

装备技术体系结构演化和超网络建模

装备技术体系结构演化模型是把握装备技术发展规律和制定发展战略的基础。文章系统梳理装备技术发展的体系特征,深入分析了其体系演化动力、要素和过程,将演化实体与关系抽象为超网络的节点和边,可以给前沿技术探测和装备技术体系评估提供新思路。     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。     

装备剩余寿命预测平行仿真中模型动态演化方法

装备平行仿真中的一个重要概念是实时数据驱动的模型动态演化,但是至今仍缺乏具体应用领域的实现方法。以带未知离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测为背景,以多态Wiener状态空间模型为演化对象,提出一种装备平行仿真中模型动态演化方法,包括基于交互多模型强跟踪滤波的模型软切换和基于期望最大化算法的模型参数在线估计,并实现了基于平行仿真的装备剩余寿命实时预测。利用某轴承退化数据进行实例研究,结果表明该方法能有效提高仿真逼真度,剩余寿命预测的准确度较高、不确定性较小,具有较高工程应用价值。     

论英语疑问句变化折射的语言生物进化现象

无论是古英语还是现代英语,其构成疑问句时,主语之前必须有填充词。在古英语中,填充词直接由动词v从屈折语素I位经连续提升进入补语连词位来构成疑问句。发展到现代英语,一部分动词虚化变成了情态动词,充当填充词,没有情态动词则出现了用助动词do作为填充词构成疑问句的现象。虽然转换生成语法的句法理论,对于疑问句结构的这种变化作了句法运算方面静态的描述,认为这种变化与转换生成句法构成的经济原则吻合,但本文认为疑问句的这种变化从另一个角度折射出语言的生物进化现象。     

舰艇火控系统演化进程

本文针对舰艇火控系统不同发展阶段的作战需求、任务、基本解算原理、支持技术与创新点、作用与地位,给出了简明归纳与综述,以期寻求演化进程中的规律,给现代火控系统进一步发展提供佐证。     

龙榆生创办《词学季刊》的宗旨与举措

现代词学家龙榆生创办《词学季刊》,将其定位成以词学研究为主的专业性期刊,在确定作者人选范围、确立与读者取得沟通方式的编辑思想主导下,推出＂创刊号＂,实现他的编辑意旨;而后着力搞好编辑与作者间的协作,以利于期刊的持续发展;为读者着想,争取读者参与到期刊编辑工作中来。《词学季刊》的出版,为词学研究期刊编辑史上留下了风采的一笔。     

考虑不确定性的保障设备设计方案决策方法

研究了模糊性对装备的保障设备设计方案优选决策过程中的影响,基于模糊数学理论和灰色关联分析提出了一个考虑不确定性的综合决策方法,并建立了数学模型。该模型通过计算各保障设备的备选设计方案到正、负理想设计方案的模糊灰色关联系数,来确定各备选方案的相对优势灰色关联度,依据相对灰色关联度对各备选方案进行优劣排序,实现决策。通过某型机载装备的外场测试设备方案的立项竞标决策案例,对模型进行了应用。     

An improved adaptive differential evolution algorithm for single unmanned aerial vehicle multitasking

Single unmanned aerial vehicle (UAV) multitasking plays an important role in multiple UAVs cooperative control, which is as well as the most complicated and hardest part. This paper establishes a three-dimensional topographical map, and an improved adaptive differential evolution (IADE) algorithm is proposed for single UAV multitasking. As an optimized problem, the efficiency of using standard differential evolution to obtain the global optimal solution is very low to avoid this problem. Therefore, the algorithm adopts the mutation factor and crossover factor into dynamic adaptive functions, which makes the crossover factor and variation factor can be adjusted with the number of population iteration and individual fitness value, letting the algorithm exploration and development more reasonable. The experimental results implicate that the IADE algorithm has better performance, higher convergence and efficiency to solve the multitasking problem compared with other algorithms.