震灾应急物资动态需求预测模型研究

为提高应急物资需求预测方法的实用性,同时考虑提前期和需求的不确定性,采用安全库存理论构建震灾应急物资动态需求预测模型,以观测得到的实际到货量、实际消耗量和实时剩余库存量等信息来动态预测当前时刻应急物资的需求量。应用算例表明,所建模型不仅能够准确反映需求量与被保障人员总数的正相关关系,而且还能实时体现被保障人员总数的变化情况。因此,该模型能够为震灾过程中应急物资需求量的确定提供科学决策依据,具有一定的实用价值和应用前景。     

三维点云深度模型压缩算法

随着计算机三维视觉的广泛应用,近几年基于深度学习的点云处理算法得到了大量研究,而耗时耗存储的缺陷较大程度限制了其在移动端的部署应用。基于改进损失函数的总体思路,提出了一种新的点云深度模型压缩框架,将知识蒸馏方法引入二值量化模型中,同时考虑点云聚合操作的特殊性引入了辅助损失项,改进的损失函数共包括预测损失项、蒸馏损失项和辅助损失项三部分。实验结果表明,和已有算法相比,所提算法可以获取更高的精度,同时对当前点云主流深度网络模型也具有良好的扩展性。     

面向通信信号调制识别的半监督生成对抗网络框架

针对只有少量标签数据的弱监督条件下现有调制信号识别模型准确率较低的问题,提出基于生成对抗网络的半监督学习框架。该方法通过对通信信号进行冗余空域变换,使其在适应生成对抗网络模型的同时保留丰富的信号相邻特征;通过梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络的引入,构建适宜电磁信号处理的半监督学习框架,实现对无标签信号样本的有效利用。为了验证所提算法的有效性,在RADIOML 2016.04C数据集上进行测试。实验结果表明,该方法在半监督条件下能训练出高效的分类器,获得优异的调制识别结果。     

装备预研管理数字化转型研究——数字孪生装备预研

数字经济时代,装备预研管理应积极面对数字化转型趋势,构建与数字经济发展相适应的管理体系。结合数字经济的变革属性,借鉴民口科技计划管理数字化实践经验做法,总结和分析当前装备预研管理数字化面临的主要问题及紧迫需求,提出未来装备预研管理发展的一种新范式——数字孪生装备预研,即利用数字孪生助力装备预研管理的数字化转型,并从组成、理想特征和能力、关键技术以及发展路径四个方面对数字孪生装备预研的概念内涵进行了深化阐述,以期对当前装备预研管理的创新起到参考和促进作用。     

抑制弧光干扰的电磁炮光幕测速方法

电磁轨道炮发射中,电枢与导轨间的高速、带电滑动,使电枢出炮口时产生强烈的弧光,严重干扰激光光幕测速系统对电枢速度进行测试。通过对试验数据进行计算、分析,得到电枢与弧光从炮口至测试点之间的运动关系。通过对弧光光谱进行测量,提出改进方法,选择中心波长为780 nm的窄带干涉滤光片对弧光进行抑制,改进激光光幕测速系统,并进行了相应试验。结果表明:改进后的激光光幕测速系统能有效抑制弧光干扰,在相对复杂的测试环境中,具有较高测试性能,满足电磁轨道炮速度测试要求。     

基于SNA参数的网络舆论系统状态差分分析

近年来,互联网在我国快速发展,网络舆论起着越来越重要的作用,对国家安全和社会稳定产生了重大的冲击和影响。针对网络舆论系统的状态进行研究,借助SNA方法,提出了可作为序参量的一些特征参数。在此基础上,设计了基于时间序列的SNA参数差分算法,实现对网络舆论系统的状态进行观测与分析。同时,对一个真实网络舆论进行实验仿真,验证了这种方法。     

莫言小说中的命名及其文化内涵

莫言小说中的命名丰富多彩,有小说中人物的命名,也有小说标题的命名。来自口语的亲戚称谓命名,亲切自然;以人体器官命名,戏谑质朴;以绰号命名,生动形象,乡土特色鲜明;以天干地支命名,令人浮想联翩,思接千载。此外,还有以重大历史事件命名等,都展示了命名背后的色彩斑斓的民族文化内涵。     

增强现实诱导维修在外军的发展现状和趋势

随着战场环境逐步复杂化和武器装备日益信息化,军用装备维修难度不断增加。针对这一难题,介绍了以增强现实为基础发展起来的增强现实诱导维修技术。分析增强现实诱导维修的基本概念及系统基本构成的同时得出其在未来军事活动中的优势所在。通过介绍国外增强现实诱导维修的发展历程和在军事领域的应用,进一步展望了其在军事领域的发展趋势,对装备维修具有一定的指导意义。     

基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型对加速度极值及机动频率需人为设定的缺陷,提出了一种基于滤波残差的高斯型隶属度函数改进算法,该法在跟踪过程中对加速度极值进行自适应调整。引入一种基于残差的Sigmoid二次型隶属度函数,通过自适应改变机动频率,使模型趋于目标真实状态。理论分析和仿真结果表明,改进的模型避免了人为引入误差,提高了机动目标的跟踪精度,算法简单,易于工程实现。     

基于退化量分布的某型电连接器寿命预测方法

使用基于退化量分布的方法对某型电连接器进行了寿命预测,得到了其可靠度曲线并预测出其平均寿命为398 895 h。通过对各加速应力水平下所有样品的退化量进行拟合优度检验,得出退化量在各测量时刻最优服从正态分布,进而确定了退化量均值、方差与温度应力之间的关系。为了提高估计精度,使用极大似然法进行整体统计推断获取未知参数的估计值,并基于参数值与温度的关系外推出样品在工作温度下的可靠度函数。通过可靠度曲线的比较,获知样品寿命较好地服从对数正态分布,并基于此进行了平均寿命预测。