美军联合军事行动人力支持行动评析

美军实施的许多高技术局部战争都是以联合作战形式展开的.美军联合军事行动人力支持的主要内容有:重视建立标准化的联合军事行动人力支持的规章制度;明确美军各级机构在联合人力支持中的作用和责任;以多种形式的人事活动支持联合军事行动;制定针对联合特遣部队的人事计划.     

火箭发动机故障检测的快速增量单分类支持向量机算法

为解决液体火箭发动机故障诊断正负样本不平均问题,以及实现发动机稳态工作段自适应故障检测,建立了基于快速增量单分类支持向量机的异常检测模型。采取特征工程方法,对传感器获得的多变量时间序列进行特征提取。通过增量学习方法,对单分类支持向量机模型进行改进,并应用于液体火箭发动机异常检测,使单分类支持向量机检测模型具备对不同台次、不同工况的自适应性,提高了模型的计算速度。对多台次热试车数据的分析结果表明,该模型十分有效,训练速度快,具备实用价值。     

坚持“三个突出”提升军队网络媒体传播质效

党的二十大报告明确提出:“加强全媒体传播体系建设,塑造主流舆论新格局。”面对新时代新要求,如何在新征程上为强军打赢鼓与呼,是军事媒体普遍关注的一个现实课题。军事网络媒体要顺应全媒体传播格局,突出重大主题宣传,深耕用户体验需求,做优内容品质气质,努力在新征程上为如期实现建军一百年奋斗目标提供有力舆论支持。一、突出重大主题宣传,扣牢一个“实”字党的二十大作出了如期实现建军一百年奋斗目标的重大部署,鲜明标定了未来五年我军建设的中心任务。     

推进军事斗争人才准备应正确把握五个关系

习主席关于国防和军队建设重要论述中,就深化军事斗争准备阐述了一系列重大战略思想和新部署,为我们在新的起点上加快推进军事斗争准备指明了目标方向,提供了根本遵循。人才准备作为军事斗争准备的重要内容和战略保证,必须深入贯彻落实习主席重要论述,准确把握发展走向,科学规划目标任务,加快发展建设步伐,推动人才准备向基于能力、常态准备、拓展范围转变,努力为＂能打仗、打胜仗＂提供强有力的人才支持。     

基于稀疏表示的数字调制模式识别

通过分析稀疏表示在模式识别应用的基础上,提出了一种基于稀疏表示的特征提取方法。该方法首先引入主成分分析对新的样本进行降维,然后利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,通过范数最优化求解测试样本的稀疏系数,根据稀疏系数的分布提取特征值。最后利用支持向量机分类器进行信号的分类识别。并在求解最小范数优化问题中,提出一种通用的解决方案,利用粒子群算法确定最优惩罚系数。新方法提取的特征值经计算机仿真研究证明,该算法具有较好的有效性和一定的工程应用性。     

支持向量机的国产飞机研制费用建模估算

国产飞机研制费用建模因样本容量有限而导致了传统多元统计回归模型的适用性问题。应用支持向量机(SVM)理论进行多维空间小样本建模与估算,以国产运输机研制费为例,基于设计专业分解研制费用样本,采用变量投影重要性指标(VIP)筛选自变量,建立研制费用估算模型,并使用交叉检验与误差概率估计验证模型有效性。该模型方法适用于国产飞机研制费用估算,且可用于飞机改型及改装的经济性定量评估,便于项目早期决策使用。     

优化先进典型的示范引领作用

习近平总书记在“8·19”讲话中强调指出,要改进典型宣传,发挥典型的示范效应,充分发挥正面宣传鼓舞人、激励人的作用。信息网络条件下,在推进马克思主义中国化、大众化、时代化中,凸显“四力”,积极优化我军先进典型的引领示范作用,以之示范、引导、带领广大官兵共同提高马克思主义理论的学习实践能力,对于坚定官兵的马克思主义信仰、共产主义和社会主义信念,不断提升官兵的思想觉悟和理论水平,为实现强军梦提供坚实的政治思想保证和人才智力支持,具有十分重要的现实意义。     

以习主席系列重要讲话精神为指导加强和改进部队思想政治工作

党的十八大以来,习主席站在实现中国梦强军梦的战略高度,着眼建设一支听党指挥、能打胜仗、作风优良的人民军队,对加强和改进部队思想政治工作作出一系列重要论述,强调要紧紧围绕强军目标加强和改进军队思想政治建设,推进思想政治工作创新发展,着力增强思想政治教育的时代性和感召力,为全面加强我军革命化、现代化、正规化建设提供可靠政治保证、强大精神动力、有力人才支持。     

能拉来的盟友都有谁？

美国总统奥巴马在9月10日晚向全体国民发表电视讲话,宣布美国将组建并领导一个广泛的国际联盟,扩大对“伊斯兰国”的空袭范围,以削弱并最终摧毁这个恐怖组织。自8月8日美军战机开始对“伊斯兰国”目标发动空袭以来,美国就一直致力于寻求国际支持共同打击“伊斯兰国”,先是在北约峰会构建了旨在剿灭“伊斯兰国”的“十国核心同盟”,后又在中东地区拉“阿拉伯十国”入盟。     

基于支持向量机的制造系统静态复杂性综合模型研究

制造系统复杂性对优化制造系统结构设计、提高制造系统的生产效率具有非常重要的意义.然而目前对静态复杂性及动态复杂性影响因素复杂性及其测度的研究较多,对于如何将这些分因素复杂性进行综合得出综合复杂性的研究较少,这直接影响了复杂性研究结果的准确性。鉴于此,引入擅长处理小样本数据的支持向量机对制造系统静态复杂性进行综合,用遗传算法对其参数进行寻优,对模型的有效性进行了验证,结果说明方法的实用性与科学性较强.