基于战例数据的制胜要素选择方法

针对战争制胜机理定量研究需求,提出了一种基于混合评估的制胜要素选择算法。针对战例数据特点,该算法选择两种过滤方法分别从不同方面对要素全集进行评估排序而后加权得到综合排序结果;将结果作为遗传算法的初始种群,而后以分类精度作为个体适应度函数。选择几种典型的分类器综合比较,筛选出规模较小、性能较好的要素子集。测试结果表明,该算法不仅能有效地减少要素子集规模,还可以进一步提高制胜机理分析模型的准确率和效率。     

方差全局灵敏度求解的空间分割结合无迹变换方法

为有效计算基于方差的全局灵敏度指标尤其是非线性程度较高的响应函数的,将积分空间的可加性以及无迹变换结合起来,利用函数在子空间内非线性程度会降低以及无迹变换方法在概率空间内对低非线性函数性质具有强捕捉能力的特点,提出计算基于方差的全局灵敏度指标的高效方法。该方法只需产生一组无迹变换样本就可以近似求得各阶灵敏度指标,并且该近似解随空间分割个数的增加而收敛于真值。通过非线性程度较高的验证算例及工程算例验证了所提方法在处理非线性功能函数上的高效性和准确性。     

直觉模糊物元及其在权重信息未知多属性群决策中的应用

针对传统物元分析理论无法应用于决策信息为直觉模糊数的多属性决策问题,提出直觉模糊物元分析模型以及用相对相似度代替传统方法中的关联函数来解决直觉模糊物元分析问题,进而完整阐述了直觉模糊物元多属性决策的方法步骤,并通过实例验证了该方法的有效性。特别是针对权重信息未知这一类较为复杂的多属性群决策问题,采用投影法和直觉模糊熵确定权重信息,并运用直觉模糊物元多属性决策方法进行了实例分析,证明了方法的实用性,为直觉模糊多属性群决策提供了一种新的思路。     

地方高校心理学实验教学改革与实践的困境探索

心理学实验教学是心理学教学的重要组成部分.基于地方高校心理学实验教学体系杂乱、心理实验教学设备欠缺、心理实验教学师资匮乏等现状,地方高校应开展以实验教学体系为核心,实验室建设为关键,实验教学师资为保障的立体式心理学实验教学改革,进而优化教学内容,提高教师的教学能力,加强学生的科研素养,丰富心理学实验教学的实质性内涵,提高心理学实验教学的质量.     

预算视角下美国防建设特点及战略研判

作为国防和装备建设的关键要素,美国防预算是其国家政策和国防战略调整变化的直接"晴雨表",装备预算是表征美装备建设方向重点和资源投向投量的基本指标。本文对美国2001至2016财年国防预算和装备预算数据进行了归集整理。从国防部预算、装备预算、各军种装备预算等多个层面,以及预算性质、预算阶段、预算类别等多个维度进行分析,描绘了美国防预算的基本情况;总结了美国防预算的特点规律;并结合多源情报信息,对战略分析结论进行了综合研判。     

对武器装备联合运用实验问题的思考

武器装备联合运用问题是武器装备体系化发展模式和联合作战背景下带来的新挑战.如何通过实验手段支撑武器装备联合运用问题的研究是军队当前亟需解决的重要课题.本文从不同角度对武器装备联合运用问题进行定位,剖析了武器装备联合运用实验的本质和目的,构建了武器装备联合运用实验架构,分别研究了基于规则匹配、基于组合优化,以及基于仿真推...     

融合空间偏好和语义的个体活动识别方法

个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空间偏好量化算法,从个体与群体活动的空间关联中提取群体和个体的空间访问偏好,使用自然语言嵌入工具BERT模型提取访问兴趣点的语义。时间特征、空间偏好特征和访问兴趣点名称语义特征共同构成表征群体、个体偏好的时空联合特征,通过极限梯度提升分类器对其进行分类,得到活动语义识别结果。在Foursquare数据集上的对比实验和消融实验中验证了所提活动语义识别模型可以有效提升活动语义识别的准确性。     

太阳风作用下航天器表面充电效应分析

针对太阳风等离子体中航天器的充电过程,基于欧洲航天局开发的航天器表面充电仿真软件,建立了航天器的数值计算模型,模拟了太阳风等离子体与航天器的相互作用,实现了不同表面材料时航天器表面电位以及尾迹结构的计算分析,给出了近日环境下航天器周围的空间电位结构以及等离子体密度分布情况。研究结果表明:表面材料的选择将影响空间势垒深度以及尾迹结构,表面充电至更低电位的表面材料具有较小尾迹区域;航天器向阳面电位分布主要由光电子以及二次电子主导,而背阳面的电位分布则主要受到尾迹效应的影响。以上结果对太阳风环境航天器探测和评估等相关工作以及工程研究具有一定的理论参考价值。     

联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。     

波浪作用下水下航行体出水成功概率预报

为了实现实测波浪作用下水下航行体出水成功概率预报,为潜艇作战提供一种水下发射的快速预报方法,基于边界元方法建立了水下航行体出水姿态计算模型,对不同波浪条件下水下航行体出水姿态参数进行了计算。同时,将不同波浪条件下的出水姿态参数进行集成,形成了规则波浪数据库。以渤海湾某时间段的实测海况作为发射环境,建立符合瑞利分布的波高概率分布模型,将尾部触水俯仰角作为判定条件,对实测波浪下水下航行体出水成功概率进行预报。计算结果表明,在考虑最恶劣工况下,相对于静水条件下的出水俯仰角偏差随着波高的增加而减小;相同波高下,受到出水相位的影响,出水俯仰角偏差呈余弦变化规律。该预报方法对于潜艇作战判定发射时机具有一定参考价值,为水下发射的成功概率预报提供参考。