战时群众动员工作如何做？

总政颁发的《中国人民解放军战时政治工作纲要》 ,提出了“动员群众 ,依靠人民”的基本原则 ,要求各级必须牢固树立兵民是胜利之本的思想。动员和组织人民群众进行高科技条件下的人民战争 ,必须密切军政、军民关系 ,为作战胜利提供强大的人力、物力和科技支持。结合当前军事斗争准备认真贯彻这项基本原则 ,是政治工作者义不容辞的责任。一、从全局上认识“动员群众 ,依靠人民”的重要性 ,把后勤预备力量建设摆上重要议事日程。现代战争对抗激烈 ,消耗巨大 ,瞬息万变 ,后勤保障的任务十分繁重。做好人民群众动员工作的目的 ,就是紧紧依靠国家…     

数学建模竞赛的几点启示

结合我院参加数学建模竞赛的实际情况,指出参加数学建模竞赛应注意的几个问题及应对策略,为今后成功地参加该项竞赛提供一些借鉴.     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。     

基于改进LS-SVM的异步电机转子故障诊断

为了提高异步电动机转子故障的诊断精度,给出了一种基于改进最小二乘支持向量机(LS-SVM)的多故障分类算法。首先运用FFT处理电机的定子电流信号得到信号频谱图,从中提取故障特征向量;然后将特征向量送入改进算法进行故障诊断时,在原有多分类算法的基础上引入层次分析法确定故障类别的权重,根据权重值确定故障的诊断顺序,依次进行故障分类。实验表明,改进算法用于故障诊断节省了诊断时间,提高了诊断精度,具有很好的推广前景。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。     

《计算机与信息技术基础》课程分类分层次教学模式的研究与实践--以新疆艺术学院为例

在艺术类入校新生计算机应用能力水平偏低但存在差异的背景下,为提高计算机应用能力水平、信息素养和计算思维能力,进行《计算机与信息技术基础》课程分层教学模式研究,通过调查研究、课程建设等,建立教学目标分层,教学内容分层和教学评价分层,改变传统快慢班或讲授不同课程内容的分层方式,对教学内容进行整合,并进行分层递进教学。     

基于数据增广的声学场景分类

声学场景分类是计算机听觉领域的热点方向之一,相比计算机视觉,特定场景下音频数据的收集和标注成本相对较高,如何利用有限的声学场景音频获得较高的分类准确率成为当前研究的重点内容.利用深度学习技术,结合轻量化网络模型mobilenetv2以及Mel声谱特征,基于城市场景分类数据集(urbansound8k)对三种数据增广技术...     

精确制导技术研究

精确制导技术在整个现代军事技术的发展中占据着十分重要的地位,是世界各国竞相发展的对象,但是迄今为止在国际上尚无统一的定义,也无统一的分类标准.首先给出了精确制导技术的基本概念,然后详细地介绍了精确制导技术的分类,并分析了它们各自的优缺点,最后对精确制导技术的发展趋势作了说明.     

基于分类算法的装备健康度评估方法

装备健康度的准确评估是装备作战训练工作开展和维修保障对策实施的基础,针对传统装备健康状况难以科学评估的问题,提出了综合考虑装备寿命、使用维修情况、装备及其子系统健康状况的装备健康度评价模型,结合装备健康度分类多和样本数据不平衡的特点,采用7种分类算法和10种样本均衡方法对装备健康度进行评估。实验表明,综合运用Near-Miss、SMOTEENN、SMOTE Tomek采样方法和DT、GBDT、RF分类算法,可以有效提高装备健康度分类和指标水平,为装备健康状况的合理评估提供了有效方法。