一种支持向量回归的局部邻域稀疏化方法

调整高斯核函数参数可以改变其VC维,通过密度聚类算法发现并分离全局中非线性复杂度不同的局部特征,以支持向量比率为优化指标确定满足局部稀疏条件的核函数,从而达到优化核函数选择以提高整体回归稀疏性的目的。     

我军装备采购合同管理存在问题及对策

论述了装备采购合同的重要作用,分析了合同管理中存在的问题,就加强装备采购管理所应采取的措施提出了一系列建议,包括创新装备采购合同管理体制,完善装备采购合同管理的法治环境,提高装备采购合同管理队伍的专业化水平,变革装备采购合同管理模式和方法和落实军事代表质量监督职责等。     

俄罗斯等国对军警遂行反恐任务中权益的保护及启示

俄罗斯等国对军警遂行反恐任务中的权益作出五点保护：遂行反恐任务身体受到伤害、牺牲者,国家给予补偿金赔偿;因遂行反恐任务人身安全受到恐怖威胁,提出整容要求者国家予以解决;遂行反恐任务期间的军龄优惠计算;处置恐怖事件造成的损害免于法律追究;处置恐怖事件损失的个人财产由国家赔偿。俄罗斯等国对军警遂行反恐任务中权益保护的做法,对我国有两点启示：要进一步完善保护遂行反恐任务的武警官兵生命权等权利的法律;要进一步完善保护遂行反恐任务的武警官兵经济权利的法律。     

电荷泵中单粒子瞬变的研究

为分析电荷泵中不同频率单粒子瞬变(SET)电流对锁相环(PLL)的影响,采用频域分析法从增益和带宽的角度研究了环路参数与SET响应的关系。分析结果表明,减小环路滤波电阻可以降低系统增益,从而有效降低压控振荡器控制电压的扰动;增大固有频率或阻尼因子则可以提高系统带宽,从而滤除更大范围的SET电流,同时还可以降低PLL恢复到锁定状态的时间。因此,减小环路滤波电阻、增大固有频率或阻尼因子是有效的设计加固方法。通过1GHz PLL的SET模拟验证了上述结论。     

基于运输问题的国防动员任务规划模型研究

国防动员任务规划为执行动员保障任务提供明确的方案计划,是高效有序开展国防动员协同保障的重要前提和关键环节,既要综合考虑各类影响因素,又要确保对接结果适时、适量、适地、适度.本文分析了动员任务规划的现实问题,通过梳理实际开展动员任务规划的阶段步骤,明确了动员任务规划模型的研究内涵和边界;在此基础上,建立了国防动员任务规划...     

10.6μm 双路 NH2D 斯塔克盒稳频CO2 激光拍频系统研究

在无恒温设备,无特殊防震措施,激光器采用泵浦循环水冷却,稳频环路采用常温热释电探测器的条件下,我们成功地建立了１０．６μｍ双路ＮＨ_２Ｄ斯塔克盒稳频ＣＯ_２激光拍频系统。文中重点对稳频系统的频率稳定性的拍频测试进行实验研究,并对关键技术进行了讨论。用拍频法及阿仑方差评价的频率稳定性是：取样时间为１０_ｓ、１ｓ的频率稳定性优于４×１０~（－１０）;取样时间为１００ｍｓ、１０ｍｓ、１ｍｓ的频率稳定性优于１．７×１０~（－９）。     

基于背景差的运动目标检测方法比较分析*

背景差是常用的运动目标检测方法,其基本思想是通过视频帧与背景参考图像的差分实现运动目标检测。背景差法的核心是背景模型的构造。首先介绍基于背景差的运动目标检测方法的关键步骤:预处理、背景建模、背景差分、后处理;其次介绍几种典型的单背景和多背景模型;然后利用自适应背景模型、中值滤波、卡尔曼滤波、混合高斯模型等进行运动目标检测,并从速度、存储开销、准确率等方面对这些方法进行了分析比较。实验结果表明,单背景模型具有更快的检测速度,而多背景模型的检测准确度更高。     

基于可能性决策的敌对危机行动预测与仿真

可能性决策能较好地应对军事领域常常出现的概率难以获得,或者强调“出奇制胜”而有意规避概率风险的情形,是解决知识不完备情况下敌对行动预测的有力手段。从可能性理论基本公理体系出发,结合动态规划方法,提出并证明可能性决策的最优化定理,给出多步条件下可能性决策的实现算法,结合危机条件下敌对行动预测的范例和仿真分析,与传统概率风险决策进行比较,体现可能性决策的优越性,为该方法的推广应用创造条件。     

基于多Agent协作的战场信息共享系统研究与实现

针对联合作战中分布、动态的战场环境和海量的战场信息,满足不同作战实体对战场信息资源共享的需求,构建了一个基于多智能体的、面向作战任务的信息资源共享模型,并提出了一种新颖的基于相似度的用户动态聚类方法。从用户的资源请求中发现用户兴趣和用户之间的相似度,通过交互机制有效地将相同兴趣的用户及资源智能体关联起来,提高作战主体获取战场信息的能力。实验证明该算法具有较高的效率和良好的可扩展性。     

机动目标模型研究与发展综述

对机动目标模型的研究与发展进行了回顾,指出了各个模型的局限性,重点对Singer模型和“当前”统计模型的优缺点进行了分析,并得到有意义的结论;最后指出了未来机动目标模型研究的方向和趋势。