运用数据挖掘技术提高网络思想政治教育效益

教育与信息技术的高度融合,正成为世界各国教育发展的新趋势.思想政治教育网络化,是我军政治工作发展的必然要求.以全军政工网为基本载体,推进数据挖掘技术的应用,是提高网络思想政治教育效益有效路径.     

综合孔径辐射计多分辨率统计反演方法

确定性的综合孔径辐射计反演方法没有考虑亮温分布先验信息的统计特性;另一方面,该类反演方法也难以分析亮温分布离散化引起的离散化误差,因此往往将其忽略。为此,提出一种多分辨率统计反演方法,该反演方法能引入先验信息和离散化误差的统计特性。多分辨率统计反演方法的思想是将未知的亮温分布和综合孔径辐射计测量的可见度视为随机变量,并采用统计推断的方法进行综合孔径辐射计图像反演。根据这一思想,提出了一种先验协方差估计方法,建立了含有超参数的高斯先验模型;采用多分辨率分析建立了亮温分布的离散模型,根据该离散模型和高斯先验模型计算了离散化误差的概率分布;将综合孔径辐射计图像反演转换为超参数估计的问题,采用Newton-Raphson迭代算法对超参数进行了估计。理论分析、仿真和实验均表明:与传统的确定性的反演方法相比,多分辨率统计反演方法通过利用先验信息和离散化误差的统计特性,可有效提高综合孔径辐射计的成像性能。     

基于构件技术的炮兵作战行动仿真研究

"软件组件"的设计思想应用于作战仿真领域是解决模型重用性和仿真应用之间互操作问题的基本途径,其结构形式是复杂大系统仿真的发展趋势.针对当前联合作战仿真的需要,运用可组构建模思想,以UML为工具建立了炮兵行动模型,并设计了炮兵作战行动类;而后分析了构件设计的基本思路,并设计了基于"平台"的炮兵营机动构件;最后论述了基于"平台"和COM组件技术的炮兵作战行动构件开发的关键技术和基本过程.     

21世纪世界核力量发展概述

在核武器问题上,美国与前苏联/俄罗斯的对峙一直是国际社会关注的焦点。除此之外,美俄两强之外的其他有核国家,如英国、法国、中国、以色列、印度、巴基斯坦,甚至是刚刚迈过核门槛的朝鲜,也都遵循着保存核武器的方针。本文原文发表于俄罗斯《每日杂志》,作者系俄罗斯著名核武器专家,原战略火箭兵总参谋长,退役上将维克托·叶辛,     

熊的利齿——俄罗斯强化“三位一体”核力量

2007年12月25日一天,俄罗斯接连发射两枚弹道导弹,其中包括从位于巴伦支海水域的“图拉”号核潜艇上发射一枚RSM-54（北约代号SS-N-23“轻舟”）潜射弹道导弹,以及从普列谢茨克发射场发射一枚RS-24多弹头洲际弹道导弹,发射都取得了成功。俄罗斯最近表示,在2008年将至少试射11次洲际导弹,2009年后的试射频度将在此基础上再增加1倍,从而”确保在任何情况下,俄罗斯核威慑力量都不被削弱”。     

论高素质军队财务人才队伍建设

文章着眼军队经费供应保障任务和财务管理内外环境的变化,从思想政治建设、业务素质建设、作风纪律建设和职业道德建设等方面,提出了大力推进高素质军队财务人才队伍建设的具体内容与要求,并结合军队财务人才队伍建设实践．探讨了军队财务人才队伍建设的基本途径。     

铸造应急“拳头”

山东省济南市历城区人武部在民兵应急分队建设中,坚持每季度拉动一次,确保了应急分队召之即来,能用管用。图为近日他们组织消防、医疗、防化应急分队进行演练。     

切实加强和改进军事训练转变中的政治工作

胡锦涛主席关于积极推进机械化条件下军事训练向信息化条件下军事训练转变的重大决策,顺应了世界新军事变革的发展大势,反映了军事斗争准备的迫切需要。必须针对军事训练转变所具有的时代性、科技性、实践性、创新性特点,加强和改进政治工作,转变工作方式,切实搞好渗透结合,适应建设信息化军队、打赢信息化战争的需要。     

碳纳米管增强复合材料Timoshenko梁弯曲和屈曲行为分析

考虑碳纳米管(carbon nanotubes,CNTs)的尺度效应,研究宏观尺度下碳纳米管增强复合材料(carbon nanotubes reinforced composites,CNTRCs)梁的弯曲和屈曲行为。在EMT(Eshelby-Mori-Tanaka)方法的基础上,利用非局部理论提出了可表征CNTs尺度效应的非局部EMT本构模型。根据Timoshenko梁理论,采用哈密顿原理得到CNTRCs梁的静力学微分方程和边界条件。求解简支边界条件下CNTRCs梁的弯曲响应和极限屈曲载荷,并与文献进行对比验证所建模型和求解方法的正确性。分析了CNTs的尺度效应参数和体积分数以及复合材料梁的长细比等因素对简支CNTRCs梁弯曲响应和极限屈曲载荷的影响规律。结果表明,考虑CNTs的尺度效应会削弱结构等效刚度,且CNTs体积分数和尺度效应参数对大长细比CNTRCs梁的弯曲响应和极限屈曲载荷的影响幅度较大。     

基于Bi-LSTM模型的车载ATC设备故障诊断方法

以某地铁1号线车载列车自动控制系统设备故障记录数据为样本,提出了一种基于双向长短时记忆网络模型的车载列车自动控制系统设备故障诊断方法,利用Bi-LSTM网络的记忆特性,学习故障描述语句间的故障特征信息,提取其中的语义依赖,然后用未学习样本数据对模型验证,最后用十折交叉验证法计算模型精度,该模型的准确率为98.9％,故障...