海上毒品案件实物证据的特点和收集

收集证据是办理刑事案件的一项重要工作内容。实物证据是海上毒品案件的一种重要证据形式,虽然收集难度大,但对于追查和打击毒品犯罪却能够发挥重要作用。因此,侦查人员要了解海上毒品犯罪案件实物证据的特点、种类以及收集方法,以便更有效地打击毒品犯罪。     

“完璧”≠“归赵”

元旦刚过,65555部队政治处干事任敬志就遇上了闹心事:一位朋友的朋友找上门来,要求他归还新买的数码摄像机……事情源于一次朋友聚会。席间,任干事从张某处得知,张夏天到日本旅游,带回了一台原装新款数码摄像机,但用过几次后觉得还不如自己     

基于D-S理论的神经网络作战效能预测方法

提出一种基于D-S理论的神经网络预测方法,采用改进的证据理论对作战效能预测指标体系进行优化选取,降低了由于预测指标体系的模糊性和不确定性造成误差;在此基础上,建立基于Elman网络的作战效能预测模型,通过对作战效能的预测仿真及测试,验证了该方法的可行性和优越性。     

基于证据理论的自适应协同方法在打击目标排序中的应用

针对指挥员在选择及对打击目标排序时会产生不同结果,采用证据理论进行了协同。以各指挥员的判断作为证据理论的识别框架,采用证据加权法及对各证据的合成,确定了证据的基本可信度分配,降低了各证据间的冲突,筛选出肯定的证据,达成指挥员决策的自适应协同,实现对打击目标更为合理的排序。     

基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.     

基于D-S证据理论的炮兵战场目标价值分析*

针对如何依据目标情报资料和作战任务需要合理评估战场目标的价值,选择需要射击的目标和确定优先顺序,建立了战场目标价值评价体系,提出了一种运用D-S证据推理理论对炮兵战场目标价值进行分析的新途径,该方法运用D-S证据组合公式对目标繁杂、不确定信息的融合,能够很好地消除目标信息的不确定性,从而将具有主观不确定性信息的目标价值分析问题转化为普通的确定性决策问题。通过实例证明了方法的有效性。     

对未知复杂体制雷达信号融合处理算法北大核心

针对算法对缺乏数据库的未知复杂体制雷达信号不能有效的进行融合处理的问题,提出了一种对未知复杂体制雷达信号融合处理算法。该算法首先进行实时建库,然后计算各参数的相似度,再利用D-S证据理论依次对信号各参数相似度和对各信号进行多层融合处理,最后合并完善信号。仿真实验表明该算法可较好对未知复杂体制雷达信号实现融合,处理有效率高,在大样本个数能保持稳定的处理有效率,且耗时较少。     

基于AHP-PCR5的多传感器目标识别

目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。然而由于DSmT理论融合结果分类精细而不利于判决,需要将某些分类结果进行重新分配。层次分析法(AHP)包含不确定知识矩阵,生成基本信度分配函数。基于此提出AHP-PCR5方法进行证据高度冲突情况下多传感器综合目标识别,不仅提高识别精度,降低识别过程的不确定因素,同时引入折扣系数灵活处理识别过程中具有不同可信度的多传感器融合问题。     

基于云模型和证据理论的现役装备改进方案评价

针对部队现役装备改进方案影响因素复杂,评价方法不够系统全面,评价过程具有模糊性、随机性和不确定性等特点,提出了将云模型与改进证据理论叠集优化的现役装备改进方案评价方法.根据作战目的和任务要求,构建了装备改进方案指标体系,采取基于信息熵的专家群组灰色赋权的方法确定指标权重;通过云生成器确定基本概率分配;再结合Jousse...     

东京审判日本辩护证据的历史考察

东京审判期间,日本辩护律师提出了大量证据,为日本国家行为及战争责任人进行无罪辩护。这些所谓证据,有的是日本政府文件,有的是军政要人著述,有的是证人证言,有的是历史影像,用辩护人自己的话说,总括起来,既是日本政府对外行动的全部主张,又是一部完整的现代史资料。这些证据的出示,在某种程度上减轻了日本的对外侵略罪责,但不能从根本上推翻法庭的指控,更不能否定日本对外侵略的史实。辩护证据以假象、谎言为依据,有的甚至颠倒黑白,成为战后右翼言行的重要渊源。