面向试验数据的标签本体及标签实例推荐方法

针对海量试验数据标签管理及标签管理智能化问题,提出一种标签本体及标签实例推荐方法。采集结构化、非结构化数据以及半结构化数据,根据试验数据类型,构建本体概念,形成标签库;对图像、文本、音频、视频、纸质等多模态数据采用不同方法进行装备实体以及实体关系抽取,构建标签实例库;利用规则映射和自然语言处理方法对标签本体与标签实例进行关系映射;最后,挖掘用户个人信息以及使用标签信息,结合个人信息以及标签信息,形成基于标签及标签实例的智能推荐。对比现有模型,该推荐模型在MAE和MSE指标上分别降低了8.82%和5.56%,AUC指标提高了13.33%,对试验数据智能化管理具有重要意义。     

军事维和多模态网络自主学习平台建设

为了推进维和军事训练的创新发展,军队必须大力进行维和训练理念、模式、方法和手段的改革,有效提升维和官兵的实战能力。本文依据多模态理论、自主学习理论和建构主义学习理论的研究成果,根据网络环境实际提出构建以培训学习者岗位任职综合技能为目的、以强军网络学习环境为依托的基于浏览器/服务器(B/S)架构模式的军事维和多模态网络自主学习平台。该平台能够让学生自主选择学习内容、查看学习进度和效果反馈、访问优质数字资源、利用虚拟社区与教师和同学共同讨论学习内容、学习心得,并且通过智能化的推荐来合理制定适合自身认知结构的学习计划和方式。平台的建立为构建以学习能力、实践能力、创新能力培养为导向,与新型军事人才培养相适应的教学体系和教学模式提供了有益的探索。     

末敏子弹敏感器的系统设计问题

本文根据近年来研制末敏子弹敏感器的实践,结合国外一些文献的报道,提出了在敏感器系统设计中所需考虑的一些问题。     

国家安全与公共卫生安全应急话语构建【专题】

近期发生的新冠病毒疫情引发公众对公共卫生安全话语的极大关注。现阶段自媒体话语滥觞对主流意识形态话语的消解,凸显了构建应急话语体系的必要性。国家安全话语构建离不开语言学话语理论支撑,语言学与大数据分析的融合可为健全国家应急话语体系提供操作思路。本文梳理疫情发生以来人民网、央视新闻等主流媒体网站及微信、微博等自媒体平台涌现的大量疫情多语类相关话语,通过弥补大数据在分析话语整体意义层面的不足,提出应急话语构建和分析的七个维度。本文认为,国防科技应发挥大数据统计分析优势的同时,结合话语分析方法构筑质化的语言学模型,走跨学科之路,构建国家安全话语公共卫生应急话语体系。     

基于多模态数据融合学习网络的微弱目标群检测方法

微弱目标群检测是目标检测领域中的难点,随着传感技术发展使得基于多模态数据融合的目标检测方法成为可能.传统的方法常常关注于人工设计的多模态数据融合层面,一般采用信号级及决策级的融合,无法充分利用多模态内在融合特征.为此,为了充分利用深度卷积网络的内在多模态特征表达能力,提出一种端到端多模态数据学习融合网络,能够融合学习可...     

可变形倾转四旋翼无人机设计与飞行验证

随着无人机平台技术的发展,新构型无人机设计成为国内外研究的热点。针对四旋翼无人机欠驱动、航时短等问题,提出了一种新型具有自适应折叠机翼的倾转四旋翼无人机平台设计方法。首先,介绍了当前国内外小型垂直起降无人机的研究进展;其次,详细介绍了该型无人机的总体和结构设计;然后,基于牛顿-欧拉法和典型的级联反馈控制方法对该无人平台开展建模和控制方法研究,并基于计算流体力学方法模拟和分析了该无人机的气动特性。最后,通过搭建原理样机、开展飞行试验,验证了该型无人机作为一种新型快速垂直起降平台的可行性和优势。结果表明,该平台的最大飞行速度和航时分别可达36 m/s与25 min。提出的设计方法对未来的新型垂直起降无人机设计具有借鉴意义。     

基于多模态多目标进化算法的无人机三维路径规划

侦察无人机的三维路径规划不仅要考虑续航能力,还要考虑安全性。针对复杂的侦察环境,通过地形建模和威胁建模来模拟侦察无人机的三维飞行环境,并以油耗和威胁作为优化目标,最后使用多模态多目标进化算法来对其进行求解。实验结果表明,对于能耗和危险程度之间的目标冲突,所提算法能够提供多种有效决策支持。另外,当能耗和危险程度相同的情况下,相比于现有研究,可以提供更多等效方案供决策者根据实际环境作出最合适的决策。     

闪烁噪声条件下基于交互多模框架的雷达目标跟踪算法

针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明：所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。     

一种快速、高精度光电闭环跟踪算法

为了解决跟踪系统中目标机动所引起的参数变化,提出了一种多模式自适应滤波器,用５个基本滤波器来描述５种典型的目标机动,然后用贝叶斯条件概率对它们分别进行加权。最后,给出了１５个滤波器的基本参数。     

多模自适应滤波算法的性能改进方法

多模自适应滤波算法基于已知的故障情况设计出一组卡尔曼滤波器预测系统对给定输入的响应,根据卡尔曼滤波器的预测输出和系统的测量值确定各滤波器的残差,从而检测出系统是否发生故障及其故障类型.采用传统的多模自适应滤波算法检测故障时会有一定的时间延迟,不利于系统故障的实时检测,因此提出了几种减少多模自适应算法故障检测时间的方法,并将其应用于某无人机执行器和传感器的故障检测和识别,仿真结果证明可以有效地减少故障检测时间.