院校思想政治教育分类施教模式探析

<正>中央军委印发的《关于构建新时代人民军队思想政治教育体系的意见》《军队思想政治教育规定》《以实际成效检验思想政治教育办法(试行)》,凝结着党的十八大以来全军思想政治教育创新的理论认识和实践成果,为创新发展军队思想政治教育提供了遵循、指明了方向。军队院校具有人员类别多、年龄跨度大、学历水平参差不齐等特点,要依据最新规定要求,结合自身实际情况,区分团以上党委机关、基层教学科研单位、学员(学兵)管理单位和士兵管理单位等四个层面,探索创新分类分层组教方式,着力提高教育的时代性和感召力。     

基于被动雷达和红外传感器的数据融合

提出基于被动雷达和红外传感器组成的复合探测系统,利用D-S证据理论提高目标识别率,借助神经网络改善目标跟踪算法的性能,同时保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单,尤其是减少了数字计算上的复杂性。仿真结果表明了应用新算法的复合探测系统的有效性。     

致富信息

果园高效施肥五法环状施肥对幼龄果树在树冠外围挖一条30至35厘米宽、20至30厘米深的环形沟,将基肥与表土混合施入。     

凸优化算法在多导弹协同作战目标识别中的应用

针对多导弹协同作战目标识别的特点,分析了识别要素和识别数学描述,提出了利用凸优化理论建立满足多导弹协同作战系统需求的目标识别模型.通过分解代价函数,将模型转换为凸二次规划问题,并引入惩罚因子,利用牛顿迭代法求解该模型.仿真结果表明该识别模型有较好的识别能力和较强的鲁棒性.     

图像目标识别中的分层检索模型

形状特征是武器装备目标识别的关键因素.针对归一化后轴夹角的特点和小波描述子多尺度描述轮廓曲线的特性,提出一种R树索引的分层检索技术模型,在模型库空间逐级过滤出与目标相似的模板,以保证检索的效率和准确性,并通过对军用车辆的检索实验验证了模型的有效性.     

基于遗传算法的导弹结构模态参数识别

系统地研究了基于遗传算法的线性结构系统模态参数识别方法.遗传算法对广义动力学系统的辨识已经得到了充分研究,但在结构系统参数辨识方面的研究还不多,使用浮点数编码方案,利用频响函数数据,给出了结构系统模态参数识别步骤.由于遗传算法的全局寻优特性,该算法具有极强的抗噪声能力,即使对噪声严重污染的数据依然能够很好的辨识出待辨识的参数.通过一个两自由度的弹簧质量块系统进行了仿真分析,最后将方法用于一个实际的导弹结构的实验数据分析.     

军事情报文本分类中的维数约减技术

为保证军事指挥决策的质量和速度、提高军事情报文本的分析能力,高效率的自动文本分类成为其中的重要技术.描述了文本分类所面临的高维稀疏文本空间和维数灾难等问题,综述了各种寻找最优和次优子集的特征选择技术和以主成分分析、Fisher判别分析、潜在语义索引等为代表的特征抽取技术,并指出了目前存在的技术问题和未来的工作方向.     

神经网络在目标属性识别中的应用研究

首先介绍了目标属性识别的方法,并对多属性决策模型(MultipleAttributeDecisionModel,MADM)目标属性识别模型进行了分析,在此基础上提出了基于神经网络的目标属性识别模型,其能有效地解决目标属性识别问题。     

数据融合与雷达目标识别综述

数据融合技术是70年代兴起的一门新学科。现代战争中,随着雷达、红外、激光及光电等传感器的数量日趋增多,数据融合技术正日益得到广泛应用。介绍数据融合在雷达目标识别中的应用,并揭示出数据融合是解决雷达目标识别之捷径。     

目标识别中决策级语言和数值信息融合方法研究

自动目标识别信息融合是现代C~3I系统和综合电子战的重要内容之一。本文讨论了在决策层目标识别语言和数值信息融合的新思路,引入基于LOWA的融合算子ω_Q~(LOWA),举例说明该方法的可行性和深入研究价值。