基于偏最小二乘特征提取的支持向量机回归算法

为了提高SVM的建模质量,简化建模难度,提出了PLS-SVM组合回归建模方法.该方法通过PLS对样本数据进行降维、去噪以及消除共线性处理后,再进行SVM回归建模.不仅保持了SVM良好的模型性能,而且使SVM具备特征提取功能.实验结果表明,该方法是可行的,采用此法构建的SVM模型,泛化性能优于没有特征提取的SVM.     

组合导航中SAR匹配位置参数传递过程

飞行器INS/SAR组合导航中SAR匹配位置参数作为组合滤波器的输入之前需经过多个传递环节的转换.研究了从地面SAR匹配位置到载体主惯导中心位置所涉及各环节间的相互关系及诸参数在各环节中的传递过程,包括地面SAR匹配位置参数向飞行器上SAR相位中心的传递,SAR相位中心参数向辅助惯导中心的传递以及辅助惯导中心位置参数向主惯导位置中心的传递,以此为基础建立测量参数传递过程数学模型.基于传递模型惯导修正及传递误差分析实验结果与实际相符,验证了参数传递模型的正确性与可行性.     

巡逻攻击导弹作战仿真系统的设计与开发

为了研究巡逻攻击导弹的远程控制、数据链与精确制导武器之间配合等问题,针对巡逻攻击导弹开展了作战仿真研究,具有极其重要的意义.基于HLA建立了系统仿真结构,重点研究了数据链控制仿真、导弹系统控制仿真等核心技术问题,并在实践中运用成熟的"Creator+Vega+VC"视景仿真方法对系统进行了初步实现,满足了系统研究需要.     

“微型军”悄然走近

成千上万种袖珍武器逐鹿沙场:黑压压的"蜜蜂"机群冲刺而下,"苍蝇"、"蚊子"敢死队毫不示弱,数不胜数的"蚂蚁"大军覆盖了大地……这不是在玩儿军事游戏,专家预计,在不久的将来,这将成为现实。因为随着信息科技、生命科技和纳米科技的飞速发展,一个新军种正在悄然走近,这就是"微型军"。     

法律视野下的国家海上自卫权

一、国家海上自卫权的法律渊源 国家海上自卫权是指一国因遭受海上武力攻击而产生的自卫权利.海上自卫权是国家自卫权的属概念.在客观要件上,海上自卫权以受到来自海上的武力攻击和强权侵害为前提;在行使主体上,国家主要通过海军和相关强力部门来行使海上自卫权;在行使依据上,海上自卫权一方面要严格遵循<联合国宪章>和一般国际法规定,同时还要受专门的海战规则约束.     

微波武器对有生目标的非致命性功效与实现

通过微波武器对有生目标非致命性攻击的研究,设计实现非致命性攻击的能源系统,提出微波生物效应对有生目标非致命性功效及使用的安全标准,以便于微波武器能服务于武警部队。     

基于波形骨架的信号细微特征识别

从渡形这一原始信号特征来分析信号细微特征,研究建立一种渡形骨架提取的信号细微特征识别模型,强调利用主曲线来提取渡形的原始骨架,采用分形进行骨架比对,借此识别不同信号源发出的信号.依据信号源细微特征产生机理,设计仿真实验,验证波形骨架提取的信号细微特征识别模型可靠有效.     

美军改打混合战争——军事科学院研究员焦亮谈美国新战争理论

据美国《纽约时报》7月23日报道,美军将采纳新的作战理念,从过去同时打赢两场主要常规战争的理念向应对包括常规战争和反恐、反叛乱行动在内的“混合战”的新理念转变。这一新理念的宗旨是确保美军能够处理各种可能的威胁,除了应对常规战和反恐、反叛乱行动外,还能应对包括计算机网络攻击、遮蔽卫星定位系统、精确制导导弹袭击和路边炸弹袭击,以及视频和网络“宣传战”。据悉,这种新理念将在预定于明年发布的美国国防部《四年防务评估报告》中正式予以确立。那么,什么是“混合战争”理论？它有哪些创新之处？对美军建设又会产生什么潜在影响？针对上述问题,本刊记者近日采访了军事科学院世界军事研究部焦亮研究员。     

巡航导弹攻击路径组的优化与评估

为保证对敌方目标实施多次有效攻击,巡航导弹攻击路径选择的关键在于寻找一组优化路径而不是一条优化路径(如果存在),既满足性能指标要求,又满足作战应用要求.在作战区域内任意两个匹配区之间飞行航迹已知(专题讨论)的情况下,就巡航导弹攻击路径组的优化与评估问题进行了探讨,分析了导弹作战运用要求和性能指标要求,建立了攻击路径组的优化与评估模型,计算结果表明:所给出优化与评估模型是可行的,能够满足巡航导弹实际作战要求.     

基于规则的域间路由系统异常检测

随着Internet的爆炸性增长,域间路由系统变得越来越复杂并难以控制,许多与域间路由安全相关的事件广泛引起了人们的关注。提出一个基于规则的域间路由监测框架,其中的规则可分为常规异常检测规则和特殊异常检测规则,它们能有效用于检测异常路由和可能的攻击行为,这两种规则的不同在于特殊异常检测规则是由大量路由得到的Internet模型来定义。研究了Internet层次模型与ISP商业关系模型的构造,基于这个框架实现了一个原型系统———ISP-Health,最后给出了检测能力结果。