基于混合挖掘的军事数据分类方法

基于军事信息系统的体系作战指挥,必须依托准确可靠的数据支撑。为了研究数据挖掘方法在军事数据上的学习性能,采用支持向量机方法和粗糙集对坦克连的作战数据进行了仿真实验。试验结果表明,支持向量机方法能够预测坦克连的命中率为100%,结合粗糙集方法,能够进一步提高支持向量机方法的学习性能,缩短学习时间。     

基于LS_SVM与PCA的小型无人机传感器故障诊断

针对小型无人机机动性强,故障多且难以实时检测的特点,提出了将最小二乘支持向量机(LS_SVM)与主元分析法(PCA)相结合对小型无人机传感器进行故障检测与分离。最小二乘支持向量机用于建立预测模型并生成残差,实时检测传感器故障;利用主元分析法将故障信号分离,进行故障诊断。仿真结果表明,最小二乘支持向量机与主元分析法相结合对无人机传感器具有良好的故障诊断效果。     

金融支持之于国防科技创新

金融支持国防科技创新需要计划手段对资金调节,也需要市场机制的激励约束,还需政府金融与商业金融支持并举、计划手段与市场机制并用。构建金融支持国防科技创新体系,要求资金供给多元化、融资方式多样化、资金匹配合理化,按项目涉密程度采取相应融资方式,形成以国家财政直接投入为主的拨款体制、以资本市场为主导的直接融资体制、以信贷市场为主导的间接融资体制和高度集权的指令计划机制与灵活分散的市场机制、以及法律法规体系的“三体两制一系”金融支持模式。     

因素状态值为模糊数的变权综合决策方法

对因素权重为实数、因素状态值为模糊数的多因素不确定性决策问题,由实数型状态变权向量导出模糊数状态变权向量,得出模糊数变权公式,建立模糊数变权综合决策模型,最后给出一个应用模糊数变权综合决策模型的实例.     

基于非负矩阵分解的电磁超声系统优化研究

针对孤立脉冲群电磁超声系统信号特征容易被噪声淹没的问题,提出基于改进的非负矩阵分解（INMF）优选特征的支持向量机（SVM）方法．首先,用3种不同的方法提取高维特征;其次,用NMF方法实现特征降维,并保证降维结果的唯一性,避免对特征的直接选择;最后,应用支持向量机方法对降维特征进行分类．对孤立脉冲群电磁超声系统采集的4种信号特征进行提取、选择和分类,实验结果表明：INMF方法能有效提取微弱信号的特征,减少运算量,提高电磁超声系统特征采集的准确率．     

两个人物 爸爸,我支持您

近日,笔者来到河南省郑州市,在援疆干部孔令辉的家中见到了他的妻子杨巧芝。笔者被杨巧芝勇于承担、甘于奉献的精神深深感动。2010年10月的一个晚上,杨巧芝得知孔令辉要去援疆的消息后,心里很不是滋味,她知道自己要和丈夫分开3年,更重要的是照顾家里两位老人以及女儿的重任落在了自己的肩上。     

基于LSSVM的缺失飞行数据组合填补方法

针对飞行数据的特点,将基于最小二乘支持向量机的一元填补方法和多元填补方法相互结合,提出了一种缺失飞行数据的组合填补方法。该方法将两者优势互补,既能反映出变量自身的变化趋势,同时也利用了相关变量间的作用信息,增强了算法的可靠性,提高了数据填补的精度。实验结果表明了所提方法在缺失飞行数据填补中的有效性和适用性。     

重视订刊用刊 深化刊授教育 推动宣传思想工作创新发展

今年以来,我们在狠抓《华北民兵》订阅工作的基础上,充分发挥刊物的宣传教育功能,围绕中心搞报道,为推动省军区部队建设全面发展提供了有力的政治保证和精神支持。领导亲自管订刊,切实把刊授教育作为思想政治建设的有效形式重视起来我们始终把订好、用好《华北民兵》作为一项重要工作。一是摆上位置统筹抓。坚持把《华北民兵》订刊用刊工作纳入政治机关议事日程,纳入党报党刊订阅范围,纳入宣传思想工作的重要内容,统筹安排征订任务。年初,省军区政工对口会专门对     

基于最小二乘支持向量机的火灾起数时间序列预测

基于最小二乘支持向量机算法,建立了火灾起数时间序列预测模型,并给出了相应的建模步骤.结合昆明市近16年的火灾起数数据,将1997～2006年火灾起数作为训练集,预测了2007～2012年的火灾起数.结果表明,该模型预测结果的均方根相对误差和平均绝对百分比误差分别为0.132 6和0.084 7,具有良好的预测精度,能够较为准确的预测出火灾起数的变化情况.用此模型预测了昆明市2013年火灾起数,并根据误差确定了2013年火灾起数的大致变化空间.     

政银携手,提速湖南军民结合产业新发展

2012年12月6日,湖南省国防科工局联合国家开发银行湖南省分行,在长沙召开"开发性金融支持湖南省军民结合产业发展银企对接会"。会议旨在进一步彻落实党的十八大提出的"坚持走中国特色军民融合式发展路子"精神,发挥政府组织协调优势与开行中长期投融资综合服务优势,充分发挥湖南省军民融合金融服务平台作用,推进全省军民结合产业发展,为湖南"四化两型"建设再立新功。