网络学习模式识别移动代理因素提取方法研究

从分析网络学习因素的角度出发,提出了利用数据融合理论和使用移动代理技术解决网络学习模式识别的问题。详细分析了网络学习模式中的主要因素,针对网络学习模式识别提出了使用移动代理(MA)进行因素提取的方法。同时运用数据融合技术中分布式缠绕判决模型进行描述,从而使有效地获取网络学习者的学习状态变为可能。也对网络学习因素提取MA的执行环境进行了具体阐述。设计了因素提取MA体系结构,分析了因素提取的执行过程,采用ATP层代理传输协议作为移动代理系统的应用层协议,负责学习模式识别的因素提取。     

江西省国防科技工业召开2011年工作会议

2011年江西省国防科技工业工作会议于2月25日在南昌召开。国家国防科工局副局长虞列贵、江西省副省长洪礼和出席会议并作重要讲话。省国防科工办党组书记、主任李贤书作工作报告。     

由包拯朋友少想到的

史载,包拯乎生没有多少朋友。其原因,不外乎自我选择与他人选择两种：从包拯一面来说,身居高位,不徇私情,为确保断案公正,庸俗之辈、市侩之徒,从不结交;从他人一面来说,包拯铁面无私,亲友犯法照样严惩,与其交往无利可图。由此,笔者不禁想到了“领导干部交友”这个话题：     

重力扰动对SINS水平姿态的影响

为研究动基座下捷联惯导系统(Strapdown Inertial Navigation System, SINS)水平姿态误差角与水平重力扰动间的关系,推导了南北方向、东西方向匀速直线运动时,SINS纯惯性解算的水平姿态误差与水平重力扰动间的传递函数,并分析了传递函数的零极点分布;推导了组合导航模式下,水平姿态误差角与水平重力扰动间的传递函数;通过仿真分析了纯惯性解算和组合导航模式下传递函数的幅频特性。组合导航相对于纯惯性解算模式,截止频率更大,SINS姿态误差角受更多高频重力扰动信号的影响,因此,组合导航模式需要更高分辨率的重力扰动数据来进行重力扰动补偿。此外,在对高精度SINS进行重力扰动补偿时,对于重力扰动分辨率的需求是有限度的,过于精细的重力扰动数据只会带来测量和存储压力,不能提高SINS的姿态精度。     

我的第一篇投稿

我与《西南民兵》相识,要缘于为她投寄的第一篇稿件。出于对她的了解,我抱着试试看的心理,于1998年3月粮采写了一篇反映企业民兵开展体育活动的简讯寄给了《西南民兵》,没想到很快就在第4期上刊登了。我拿着这期杂志看了又看,翻了又翻,耶高兴劲儿就甭提了。我从事企业武装工作8年,每日劳碌之余,养成了不恋灯红酒绿麻将牌,偏爱在灯下读书写作的习惯。对《西南民兵》的信任,促使我为她投稿一发而不可收,1998年5月,我研读了《西南民兵》第一至五期所刊内容,经反复比较后撰写了一篇评刊文章《惜版如金、精心耕耘》寄往《中国新闻出版报》,很快该报便在6月10日“报     

民兵电脑热引发科技助农大手笔 农民购电脑 政府出补贴

因为青年民兵的观念“超前”,带动了全县农民行为“时尚”。为支持民兵群众学科技学文化,黑龙江省绥芬河市最近作出一项潇洒决定:农民购电脑,政府出补贴! 绥芬河是中俄边境小城市,近年来,农村民兵预备役人员持续兴起“电脑热”,有效提高了人们的文化知识层次, 推动了经济发展。在人武部协调下,为推动新农村建设,拓     

基于Gram-Schmidt正交化算法的水下目标回波检测

提出了一种基于Gram-Schmidt正交化算法的水下目标回波检测方法.该方法利用Gram-Schmidt正交化算法实现对干扰背景的预白化,通过归一化匹配滤波器可完成对水下目标回波的检测.对仿真数据和实验数据的处理验证了该方法的有效性.     

基于FCM与粗糙集的连续数据知识挖掘方法

对连续数据知识挖掘可采用模糊C均值聚类将其离散化,再应用粗糙集进行约简.文中针对该过程中样本数据离散化后出现多个聚类中心隶属度值较接近的情况,提出了隶属度重叠度的方法来扩展对应离散类别的选取.离散类别确定后再应用粗糙集理论对其进行知识挖掘,可得到连续数据的本质特性.此方法应用于汽轮机轴系振动数据的知识挖掘.与采用最大隶属度确定对应类别的方法相比,该方法不影响对连续数据的知识挖掘,并能真实反映连续数据的特性.     

哑火的“黑枪”——二战时期鲜为人知的暗杀计划

“黑枪”即所谓暗杀行动。古往今来,对敌方重要人物实施暗杀的行动,不胜枚举,成功有之,失败亦有之。本文向您披露的是第二次世界大战中鲜为人知的4次暗杀计划。巧合的是,这几次“黑枪”行动都功亏一篑,没有成功。     

军队中小医院全成本核算存在的问题及改进措施

军队医院全成本核算管理存在的问题。一是重视程度不够。部分医院领导层对全成本核算管理重视不足,存在重经费收支、轻核算管理的现象。财务人员自身也对全成本核算管理工作不够重视,认识上的不到位,使有关制度难以落实。二是机构设