新型小规模装备备件品种确定的犹豫模糊粗糙集决策方法

针对新研装备备件品种确定过程中决策信息“犹豫性”和“模糊性”特点突出、难以运用传统备件品种确定方法进行决策的问题,提出一种基于犹豫模糊粗糙集的备件品种确定方法。利用风险偏好系数对不完备犹豫模糊信息进行数值延拓,为构建不同风险偏好下备件品种确定的犹豫模糊决策信息系统奠定了基础；考虑得分函数和数值延拓边界的综合因素影响给出了改进的包含度计算公式,并基于包含度定义进行了证明；给出了基于改进包含度计算的备件品种决策属性的约简条件和规则获取方法,实现了犹豫模糊决策信息的深度挖掘和有效利用。以某新研装备备件品种确定为例进行了方法验证,研究结果表明：通过该法能够有效处理犹豫模糊决策信息,获取精简实用的备件品种决策规则集,验证了方法的可行性。     

表面滚压强化技术研究与应用进展

综述了表面滚压强化技术的原理、特点及其研究与应用发展现状,指出其重点研究方向是将该技术用于各类零件表面的维修与强化;重视微观组织强化机理研究,以探究微观塑性应变与宏观工艺之间的关系,并加强有限元仿真方面的研究,利用其对滚压工艺进行优化,使该技术普适性更强、效率更高、应用范围更广;对滚压强化技术未来发展趋势进行了展望.     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计研究

城市中往往存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围的路网的交通流起着很大的影响,需要优先保持此路口的通畅.针对以上情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,本文提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法(TIPSO),并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练获取到比人工设定的更优的模糊规则.     

抓好工作落实 推进反腐倡廉

我们一定要认真贯彻党的十八大精神和中央纪委十八届二次全会精神,按照兵团纪委六届六次全会的部署,抓好各项纪检工作落实,推进团场反腐倡廉工作。遵党章、明党纪、强化监督促落实。每一个共产党员特别是领导干部都要牢固树立党章意识,自觉用党章规范自己的     

强化责任抓落实

今年以来,一师、阿拉尔市纪检监察工作紧紧围绕师、市党委中心工作,不断强化责任,创新思路,开展了八个方面的工作:第一,严格落实党风廉政建设责任制。抓责任分解,层层签订责任书,形成一级抓一级、层层抓落实的工作格局。师、市纪委监察局机关领导干部与师、市领导、团场纪委常委及纪检干部与团场领导建立党风廉政建设联络员,互通党风廉政建设信息,确保党风廉政建设各项决策部署落到实处。     

一机集团荣获首届“中国质量奖”提名奖

本刊讯近日从中国和平利用军工技术协会获悉,按照《中国质量奖评审规则》的规定,经形式审查、专家材料评审、中国质量奖评选委员会投票表决等环节严格评审,内蒙一机集团公司荣获首届“中国质量奖”提名奖。此次中国质量奖评审,全国共有56家企业进入提名奖候选名单,内蒙一机集团是中国兵器工业集团公司唯一一家荣获首届中国质量奖提名奖候选的企业。     

学前儿童对情绪表达规则的认知发展

情绪表达规则是儿童社会化的结果,对儿童的情绪健康发展和社会交往产生着重委的澎响,本文考察了学前儿童情绪表达规则的概念、研究方法及国内外关于儿童情绪表达规认知能力发展的棚关姘究。结果表明,在对学前儿童情绪表达规则发展的年龄和性别差异上,目前研究结果存在较大分歧;家庭情绪环境对儿童情绪表达规则能力的发展存在显著影响;儿童的情绪表达规则能力与其社会能力存在正相关。     

手绘非规则军标图形的结构化识别方法

在基于草图的态势标绘系统中,线状和面状军标图形通常是依具体地形、战况、意图等标绘的,没有规则的形状,难以采用基于表观的方法进行识别。针对这类手绘非规则军标图形提出了一种结构化识别方法,基于非规则军标图形集的特点定义了9种图元和4种图元间空间结构关系,将图形表示为图元向量和图元结构关系矩阵,通过匹配图元向量和图元结构关系矩阵来识别图形类别,并估计未知图形与模板图形之间的图元对应关系。实验结果表明:本文方法能有效克服图形形状变化的影响,对手绘的常用非规则军标图形的类别和图元对应关系具有较高的识别正确率和识别速度。     

聚指成拳生合力——山西某预备役团加强“合成式”党委建设纪实

近年来,山西某预备役团着眼预备役部队双重领导的特点,积极探索强化"合成式"党委领导的有效途径,围绕中心聚合力,强化功能促抓建,"合成式"党委作用和优势充分彰显,为团队科学发展提供了坚强组织保证。该团先后被上级表彰为军事训练先进单位、先进预备役团,2012年度该团被省军区评为一类预备役团。着眼组织构成的合成性,在统一意志中聚合抓建力量"合成式"党委既有现役委员、又有预任委员,既有第一书记、又有正副书记,内部层次多、关系复杂。为确保党委在思想上、组织上、行动上真正合成,该团     

基于EMEBN的空中目标战术意图识别方法

战术意图识别是战场态势分析与威胁评估中的重要一环,针对复杂战场环境中敌目标战术意图存在的动态性、序列性等问题,构建能够描述目标战术意图表达和推理的动态序列贝叶斯网络模型（dynamic series bayesian network,DSBN）,分析多实体贝叶斯网络（multi-entities bayesian network,MEBN）在表达规则知识概率迁移关系和序列关系的局限性,提出基于扩展多实体贝叶斯网络（extended multi-entities bayesian network,EMEBN）的战术意图识别模型构建方法,最后通过实例验证该方法的可行性和有效性。