一种新的证据K-NN数据分类算法

K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。     

基于WSN的目标探测与分类算法

针对WSN监测系统的目标检测与分类问题,提出一种基于直觉模糊推理(IFR)的多源数据融合方法。由模糊推理的思想,设计各状态变量的属性函数。根据目标声强变化和引起的地磁场变化的模型,设计模糊推理规则,并检验了所建规则的合理性。理论分析与仿真结果的对比表明算法能准确地对目标进行分类,且运算量小,适用于计算能力较弱的WSN节点。     

朝阳区人武部通过主题教育活动进一步“坚定信念、铸牢军魂”

北京市朝阳区人武部认真贯彻上级指示要求,大力开展"坚定信念、铸牢军魂"主题教育活动。通过学习文件、体会交流、参观见学、现身说法,切实把干部职工在教育活动中焕发出的政治热情,引导到干好本职工作、完成各项任务上来,积极为推动人武部全面建设、有效履行历史使命作贡献。在教育活动中,该部紧密联系人民武装工作实际,明确专题设置、方法步骤、活动安排,认真抓好专题教育与经常教育,加强分类指导和检查督导,确保教育活动取得实效。教育中紧紧扭住     

湖南省政府与国家国防科工局签约共建湘潭大学、共同支持国家超算长沙中心

7月29日,湖南省政府与国家国防科工局在北京举行签约仪式,共建湘潭大学、共同支持国家超级计算长沙中心(以下简称长沙超算中心)。省政协主席陈求发、国家国防科工局局长马兴瑞出席签约仪     

基于支持向量机的装备故障间隔时间预测研究

针对装备故障样本数据量少、非线性强,故障预测困难的问题,提出了一种基于支持向量机回归的故障间隔时间预测模型.在不同核函数条件下,以提高核函数的普遍适应性和拟合精度为目的,通过实例分析选择了相对于装备故障数据的最佳核函数,并根据故障样本数据的特点,设计了与之相适应的核函数参数.实验结果表明,与常用的BP神经网络预测模型相比,该模型有更强的鲁棒性和推广能力,具有一定的实用价值.     

新型陆军部队作战能力综合实验支持系统设计?

利用综合实验方法对新型陆军部队作战能力进行分析评估是新型陆军部队建设发展的客观需要,其综合实验的成功运用必须得到相应系统的支持。针对支持系统所需具备的功能,设计支持系统的总体结构及主要功能模块,详细分析各功能模块间的信息流程和支持系统的应用过程,为支持系统的具体构建提供指导。     

全面加强党风廉政建设

正八师、石河子市认真贯彻执行十八届中央纪委三次全会精神,全面落实党风廉政建设责任制,坚持党委负主体责任,纪委负监督责任。一、抓教育促文化,营造风清气正的良好氛围。一是给予财力支持。投资近400万元新建了警示教育基地、投资近90万元在繁华街道建立了12组90块廉政文化长廊,作为宣传教育基地。二是开展主题教育月活动。在每年3月"廉政文化建     

有向无环图决策支持向量机和经验模式分解在轴承故障诊断中的应用

当旋转机械发生故障时,其振动信号常常表现出较为复杂的调制形式,经验模式分解能根据信号的真实物理意义完成自适应分解。支持向量机由于其出色的学习性能和良好的推广能力,使其在包括故障诊断在内的众多领域得到较为广泛的应用。利用经验模式分解结果提取频带能量特征向量,采用有向无环图决策支持向量机实现对轴承状态的判别,并基于留一法优化支持向量机的模型参数。最终的应用结果表明,基于EMD和有向无环图决策支持向量机方法可以有效实现对轴承的状态判别。     

信息化战场中基于智能体聚类的信息处理

研究了信息战条件下信息的处理问题,通过分析信息化战场条件下战场环境和人员的特点,提出了一种基于智能体聚类的信息处理方法,通过该方法来实现战场信息的通信、传输、交换从而协助指挥员决策。该方法的特点是可以根据战场的环境进行聚类,降低了信息的复杂度从而保证及时有效地传递消息。该方法通过智能体平台实现,具有一定智能性并减少了指挥员的决策难度,对指挥自动化而言是一个很好的实例。     

战争中的美国随军牧师

战争中的美国随军牧师事实上比我们想象中的宗教角色要丰富得多。换句话说,他们的身份已经发生了诸多变化,已经超越了对某一特定宗教信仰的实践。他们更多地为各种宗教信仰的军人们提供各类社会咨询和精神支持,还经常成为指挥官们道德伦理方面的顾问。