标准化全连接残差网络空战目标威胁评估

针对空战态势中威胁评估传统方法存在缺乏自学习能力和面对大样本数据集推理能力不足的问题,提出了利用深度学习的基于标准化全连接残差网络空战目标威胁评估的方法。将影响空战目标威胁的主要因素作为输入,利用普通全连接神经网络训练模型的自学习能力,结合批量标准化(Batch Normalization)的优化算法和结构优化的残差网络(ResNet)增强网络的自学习能力,比较了样本的标记和网络模型的输出。分析了训练样本个数对网络训练准确率和损失变化的影响,对比了3种不同数据量下的训练模型在同一测试集下测试的准确率和损失变化。结果表明,该方法可以快速准确地评估空战中目标的威胁程度。     

基于博弈云模型的目标作战效能态势评估方法

针对作战效能态势评估系统中因评估指标体系权重分配不合理而导致评估结果准确性出现偏移的问题,将博弈论应用到云模型加权偏离度的求取中,提出基于博弈云模型的目标作战效能态势评估方法。分别采用AHP与RAGA-PPM确定主观权重与客观权重,通过博弈云模型自适应地确定最优组合权重,并实现定性指标和定量指标的模糊转换,从而完成目标作战效能态势评估。实验结果表明,该方法准确率高达99.85%。     

模糊论的复杂系统评价方法

模糊综合评价法对复杂系统进行评价具有其他评价方法无法比拟的优越性.介绍了模糊评价的基本原理及其数学模型,给出了复杂系统的模糊矩阵的表示方法及推理过程.重点分析了其在某型垂直/短距飞行器设计中的应用,证明了该方法在系统评价中的有效性.该方法可以有效地对复杂系统进行评价并对系统的设计有一定的指导意义.     

多模态交叉解耦的少样本学习方法

当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个属性差异较大的基准少样本数据集MIT-States和C-GQA上进行的大量实验表明,所提方法较现有方法有较大的性能提升,充分验证了方法的有效性,表明多模态交叉解耦的少样本学习方法能够提升识别少量测试样本的分类性能。     

一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法

目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。     

加工中心用触发式测头系统监测方法研究

主要研究了在数控加工中心ARROW500上使用触发式测头(英国Renishaw的MP12测头)实现零件加工的自动监测,通过深入研究用触发式测头在加工中心上实现在线监测的方法,使加工零件的序前调整、找正,序中监控及序后测量等可自动完成,实现了加工中心高效率、高自动化的监测。     

装甲装备器材仓库MIS分析与设计

为提高装甲器材仓库的管理水平,促进装甲装备技术保障建设,结合我军装甲器材仓库编 制体制和器材保障需求,应用面向对象的方法,提出了系统的总体框架、层次结构,论述了系统的功能。 从而为我军装甲器材仓库的信息化建设提出了一套切实可行的技术方案。     

战时器材资源点保障能力评估

建立了一套战时器材资源点保障能力的评估指标体系,分析了其权集的确定和量化过程,在此基础上应用加权平均法完成保障能力的计算,实现了对战时器材资源点保障能力的评估,并将之运用到实践中。     

鲁迅与《浙江潮》

二十世纪初日本东京的《浙江潮》是中国留日学生的爱国主义阵营,它与留日期间的鲁迅关系密切。鲁迅在《浙江潮》时期发表的译作内容主要为科学论文、文艺作品等,主要通过文艺活动挽救危亡的祖国。鲁迅的《浙江潮》活动对于鲁迅的人生有着里程碑的意义。