理论前沿

就业性别歧视的法律判断标准《环球法律评论》刊文指出,为控制就业性别歧视,我国亟待建立就业性别歧视的法律判断标准和识别方法,美国的相关经验值得参考和借鉴。根据美国联邦立法及其司法判例,就业性别歧视     

无约束自由体有限元分析中的准静态法

在对某水下无约束航行体进行有限元静力分析的时候,由于无法限定结构的自由度而使刚度矩阵奇异,从而导致求解失败。为了解决这一问题,采用强迫约束法和准静态法(惯性释放)对此航行体进行了有限元静力对比计算,结果表明:用强迫约束法对水下航行体进行静力分析时,在施加强迫约束的部位出现了严重的应力集中现象,应力最大值为1.25×106Pa,应力集中使得整个结构的应力分布与实验数据相差较大,可认为计算结果错误;采用惯性释放法对其进行静力分析时,应力最大值为3.27×105Pa,整个结构的应力分布合理,与实验数据一致,计算结果正确。     

模糊一致矩阵的AHP在装备采购风险评价中的应用

针对传统层次分析法的不足,在装备采购风险评价中引入了基于模糊一致矩阵的层次分析法,提出了装备采购风险评价的模糊层次分析方法,不但解决了传统层次分析法中判断矩阵一致性的检验、调整和判断标准等问题,而且充分集成了多个专家的知识和经验,使决策过程更贴近实际,更便于理解。算例分析结果验证了所提出装备采购风险评价方法的可行性和有效性。     

自动测试系统多层次模糊综合评价方法

针对自动测试系统(ATS)多层次、多指标综合评价问题,提出了一种多层次模糊综合评价方法。首先通过德尔菲法确定系统的评价指标体系,并通过领域专家确定底层指标的隶属度矩阵;然后采用层次分析法确定各层指标的权重,并经过一致性检验;将底层的评价结果作为其上一层的隶属度矩阵,再根据相应层的权重进行评价,得到该层的评价结果。依次类推到最顶层,得到系统的最终评价结论和量化结果。最后以某型ATS为例验证了其有效性。     

信息熵和判断矩阵的专家聚类赋权法

为了降低专家聚类赋权过程中由排序向量引起的不确定性和判断矩阵引起的矛盾性,提高权值分配的精确性,提出了基于信息熵和判断矩阵相结合的专家聚类赋权法。该方法采用聚类分析原理,对排序向量进行分类,根据分类结果、信息熵值和一致性比率确定专家权重系数。实例分析表明:基于信息熵和判断矩阵相结合的专家聚类赋权法在具体应用中得到的结果离期望值更近,说明该算法有效可行。     

浅论三维可视化技术应用

三维可视化技术引发了科研分析手段的革命,抢占三维可视化技术研发的制高点是我国学术界的紧迫任务,本文简要叙述了三维可视化技术的数学基础和编程基础,列举了三维可视化技术的应用现状,并结合作者的开发实践介绍了某三维作战仿真场景的研发情况。     

矩阵外积法Kalman滤波器在动态GPS定位中的应用

由于计算机有效字长的限制,滤波算法在计算机上实施时易于产生误差积累,误差协方差失去正定性或对称性,从而出现数值计算中的不稳定现象.一般情况下,当状态变量维数超过10时,滤波过程中出现滤波结果不稳定现象概率增大.为了解决滤波器数值计算不稳定问题,实践中提出并应用了许多方法,如自适应滤波、固定增益滤波、平方根滤波等.这些算法的不足是计算繁琐,效率低下.提出一个基于矩阵外积法所设计的快速、稳定的滤波算法,该卡尔曼滤波算法速度快,效率高,数值稳定性好,运算量少,将其应用于动态GPS定位验证了其有效性.     

牢记神圣使命 当好忠诚卫士

胡锦涛主席站在时代发展和战略全局的高度,对新世纪新阶段我军的历史使命作出了科学判断和全新概括。武警官兵如何有效履行“三个提供、一个发挥”的历史使命,既是一个需要深入研究的重大理论问题,更是一个需要抓好落实的重大实践问题。一、当好忠诚卫士是武警官兵的使命所在武警官兵为什么要当好忠诚卫士,当好忠诚卫士的意义是什么、价值在哪里?搞清这些问题,对于激发武警官兵当好忠诚卫士的积极性具有重大的现实意义。当好忠诚卫士,是党的历代领导集体的一贯要求。党的历代领导集体始终高度重视和关怀武警部队建设,提出了很高的要求,寄予…     

基于空间平滑的单次快拍DOA估计方法

针对DOA估计的实时性和数据污染影响,给出了一种基于空间平滑的单次快拍DOA估计算法.由空间平滑技术,对接收的单次快拍数据采取解相干,再对Toeplitz矩阵进行协方差处理、采用特征分解、MUSIC算法和ESPRIT算法对信号实现DOA估计.该算法只需单次快拍,大大地减少了计算量,并且比现有的算法估计性能更好.采用计算机实验模拟分析和验证,证实了其有效性.     

修正的马尔科夫转移矩阵自适应IMM算法

机动目标跟踪算法中,交互式多模型(IMM)算法是一种相当有效的方法.但该算法中存在Markov矩阵据先验知识给定且不变的问题.针对此问题,提出一种Markov矩阵自适应的IMM算法.该算法利用后验信息实时修正Markov矩阵,改善了位置和速度的滤波结果,使IMM算法的模型概率变化更加符合目标真实运动.经仿真验证,提出的算法具有更好的跟踪性能.