基于剪枝加权k-NN算法的雷达电磁行为识别

为了更好地实施电子干扰和欺骗,针对目标雷达电磁行为识别问题,提出了一种新的算法。首先,给出了雷达电磁行为的形式化表述,并在此基础上将各项属性参数进行预处理;然后,通过改进的k-最近邻分类算法(k-nearest-neighbor classifier,k-NN)对数据进行处理,从而对未知的雷达电磁行为进行识别。实验结果表明:改进的算法引入剪枝加权策略可加强其分类识别能力,在分类准确率和时间效率上较原算法有一定的改善,对于雷达电磁行为的识别是有效可行的。     

二元论下行为概念的分层建构

行为在犯罪论体系中具有重要地位,行为概念本身也具有限定、统一和结合的机能。存在论立场得出的概念难以涵纳过失行为和不作为行为,而以价值论为立场得出的概念虽然具有更强的解释力,但缺乏对象性的客体事实,难以实现刑法的保障机能。以存在论和价值论的哲学联系为出发点,以可控制条件说为内核,从事实层面到价值层面建构不同外延的行为概念更有利于发挥行为概念的各种机能,也有利于维护刑法的基本原则,适应理论和实践的需要。     

新兵心理适应不良诱发心理障碍归因问策

<正>研究表明,新兵入营后2周至2个月为心理适应期,其心理健康状态明显低于军人常模,适应不良是最常见的心理问题而且呈明显递增趋势。如果不能有效干预解决,导致活动低效构成恶性循环,易诱发心理障碍,对部队战斗力、安全稳定造成严重影响。一、心理适应不良诱发心理障碍案例特点大部分心理适应不良经过教育疏导、行为训练、自我调适都能恢复平衡状态,但仍有个别新兵因适应不良诱发心理障碍或心理疾患,甚至出现各种犯罪、自杀自伤等行为倾向。综合分析近年来案例发现,新兵心理适应不良诱发心理障碍或心理疾患一般呈现以下四个显著特征。     

硕士研究生移动学习使用意向影响因素研究

近年来移动学习在教育领域得到了广泛的应用和发展,探寻影响硕士研究生使用移动学习的综合因素,对促进硕士研究生利用移动技术进行自主学习、提升其培养质量具有重要意义。本研究首先通过文献梳理和问卷调查了解当前硕士研究生移动学习的使用状况;其次,利用结构方程模型探究影响其使用移动学习的关键因素。研究结果表明：97%的硕士研究生认可移动学习这一学习方式;硕士研究生的行为态度、主观规范和知觉行为控制均能正向影响其移动学习使用意向,有用性认知和易用性认知显著正向影响行为态度,自我效能与感知成本能够正向预测知觉行为控制,师生影响显著促进主观规范。基于研究结果,提出注重教师与同学的双重影响,鼓励硕士研究生充分展示自我,提高其自我效能感与科研信息素养,优化移动学习支持服务体系等建议。     

新课程理念下高中思想政治课反思性教学的运用

随着新课程改革的不断深入,反思作为教学变革与创新的手段日益被重视。美国学者波斯纳认为,没有反思的经验是狭隘的经验,至多只能形成肤浅的知识,只有经过反思,教师的经验方能上升到一定的高度,并对今后的后续行为产生深刻的影响,他提出了教师成长的公式:教师的成长=经验 反思。他认为,如果一个教师仅仅满足于获得经验而不对经验进行深入的思考,那么即使他有20年的经验,也许只是20年工作的20次重复:除非善于从经验反思中吸取教益,否则就不可能有什么改进。我国著名教育家朱永新曾说:“一个教师不在于他教了多少年书,而在于用心教了多少年书…     

发展民用产业既是企业行为又是政府行为——访河南省国防科工委主任刘宛康

国防科工委去年11月召开的民品工作会议和今年1月召开的国防科技工业工作会议,都对加快民用产业发展提出了新     

创新服务方式 规范服务行为 为非公经济参与国防建设铺路搭桥

2月27日,国防科工委通过网站向社会发布了《国防科工委关于非公有制经济参与国防科技工业建设的指导意见》。这个文件是贯彻落实《国务院关于鼓励支持和引导个体私营等非公有制经济发展的若干意见》的具体步骤。《指导意见》颁布后,引起了社会的普遍关注,社会各界对科工委这一重大改革举措反响强烈。中央电视台在3月1日的新闻联播节目中作了详细介绍,中国政府网、新华网、人民网、搜狐网等各大门户网站和许多大报进行了热炒。北京工办率先组织这次座谈会是非常及时、非常有意义的。协会将从媒体宣传到政策解读、培训等一系列活动来开展好此项工作。我从三个方面谈一谈:一是谈谈对《指导意见》出台的一点认识;二是对《指导意见》要点的理解;三是协会作为中介组织如何做好服务工作:     

开展“反偷渡”活动 确保边境安全稳定

受国际总体形势趋于缓和的大局及我国与邻国睦邻友好关系环境影响,我边境地区形势日趋稳定.但随着形势发展变化,我国与邻国的一些不法分子和第三国人员偷渡国界的非法行为仍时有发生.为此,自今年3月下旬以来,国家统一部署了"反偷渡"行动.作为边防部队,应积极采取行动,有针对性地制定防范措施,有效地遏制偷渡行为,全力维护边境地区的安全与稳定.     

基于深度学习的高超声速飞行器运动行为识别

高超声速飞行器具有机动大、速度高、航程远、威胁强等特点,已成为各大国重点发展的武器装备,识别其运动行为能为防御和拦截提供有力的技术支持。本文对有禁飞区等复杂约束条件下的高超声速飞行器运动行为识别问题开展研究：首先通过分析高超声速飞行器的运动特点,建立能够充分描述其行为模式的参数化运动方程;然后基于优化思想求解有禁飞区等复杂约束条件下的航迹规划问题,构建其数据集;最后基于深度学习方法设计高超声速飞行器运动行为识别算法。试验结果表明：所设计的识别算法能够实现对高超声速飞行器运动行为的识别,且具有一定的泛化能力,可为后续防御决策提供一定的参考。