美国研究型大学在第二次世界大战中的重要作用

在第二次世界大战之前,美国联邦政府的研究基金主要支持农业发展、国家防卫和自然资源开发等方面的研究,一般由联邦政府雇佣研究人员在小型的联邦实验室和实验站中进行。当时大学很少申请联邦政府的研究基金,工业界也只得到联邦政府很小比例的经费支持,工业的发展在一定程度上依赖来自大学的技术训练和大学教授提供的咨询。     

战役物资供应链定性仿真研究

运用定性建模与仿真的方法研究战役物资供应链的整体供应能力,能从整体性角度出发,全局遍历战役物资供应链的不利影响因素。简要介绍了SDG(Signed Directed Graph)定性仿真工具的结构和功能;建立了战役物资供应链整体功能定性仿真模型;根据案例描述,把定量描述转化成定性值,设置定性仿真初始值,进行定性仿真实验。仿真结果为:影响战役物资供应链整体供应能力的主要不利因素为"敌火力打击我战役供应指挥机构",可找到其产生的推理路径,改变定性初始值的设置,控制不利影响因素出现的次数。     

基于偏最小二乘特征提取的支持向量机回归算法

为了提高SVM的建模质量,简化建模难度,提出了PLS-SVM组合回归建模方法.该方法通过PLS对样本数据进行降维、去噪以及消除共线性处理后,再进行SVM回归建模.不仅保持了SVM良好的模型性能,而且使SVM具备特征提取功能.实验结果表明,该方法是可行的,采用此法构建的SVM模型,泛化性能优于没有特征提取的SVM.     

如何激发学生外语学习动机

学习动机是直接推动学生学习的内部动因,是影响学习效果的主要因素。学生只有了解外语学习动机的分类及其作用,才能确立正确的学习动机,才能有效地提高外语学习成绩。     

一种GMM-SVM混合说话人辨认模型

文中提出了一种GMM和SVM混合说话人识别模型,在特征参数域和概率得分域对两种模型进行了融合。混合模型结合了GMM和SVM各自的优势,使SVM的概率输出兼顾各说话人模型内部和模型之间的信息,并有效解决了SVM训练算法复杂,难以处理大量样本的问题。采用TIMIT数据库进行了说话人辨认实验,结果证明本文提出的GMM-SVM模型比传统的GMM模型和SVM模型具有更好的辨识性能。     

用于多类分类的层次式支持向量机

针对支持向量机存在的训练数据量大导致的训练时间过长和训练数据不平衡导致的分类结果会向训练数据多的类倾斜等问题,提出了适合于多类分类的层次式支持向量机。在训练过程中,首先折衷考虑各类之间的距离和各类的训练数据长度,据此将训练样本分为距离较远且其长度基本平衡的2类,然后逐层进行训练,最终形成二叉树分类结构。仿真实验证明,该方法能够有效地缩短训练和分类时间,且对多类分类中的数据不平衡问题有一定的效果。     

基于LS-SVM算法的实兵对抗演习作战效能评估

在实战化实兵对抗演习训练中,经验驱动的作战效能评估方法存在主观性强、评估效率低的问题,对于部队提升实战化训练水平、强化实战能力带来不利影响。针对上述问题,提出数据驱动的实兵对抗演习作战效能评估方法,引入最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)构建评估模型,通过演习数据对模型进行训练,建立效能指标和作战效能的非线性映射复杂关系。实验表明,基于LS-SVM算法的实兵对抗演习效能评估方法具有更高的效率和精度。     

信不信由你

开瓶器的前世军缘 17世纪的滑膛枪和子弹都不靠谱,子弹卡在枪膛里很常见,所以,当时有专门从枪管里拨子弹的螺旋状工具。一位在历史上没有留下姓名,但极有可能是个酒鬼的士兵意外发现,这种工具不仅能拨子弹,拔酒瓶木塞也很顺手。那个时代的“生活小窍门”同样流传甚广。据说很多士兵临到战场上子弹横飞时赫然发现,他们的拨弹螺旋器竟然被妻子留在了家里。因此之故,18世纪,英国出现了第一批专用开瓶器。     

美军在阿富汗反恐战争中的心理战策略分析

当美军在阿富汗的反恐战争打响之际,人们不禁疑虑重重:美军能打赢这场特殊的战争吗,他们是否会像当年“强大的苏联”一样,陷入阿富汗战争的泥潭?然而,美军却在短短的几个月之后便作出了肯定性的回答。总结这场战争,经验是多方面的,其中,美军成功地运用了一系列心理战的策略,对战争的结果无疑起到了非常重要的作用。分析美军心理战的策略与技巧,对于我们借鉴国外的心理战经验,建设强大的国防,强化我军的心理战建设都具有重要的意义。     

学习创新方法 掌握创新工具 提升国防科技工业自主创新能力

人类发展历史以及科学技术进步历程,每一次重大跨越和重要发现都与思维创新、方法创新、工具创新密切相关。创建创新型国防科技工业,必须注重创新方法和创新工具的研究和改进。