一种不完整数据的清理方法的应用研究

数据采集过程中常常存在一些不完整数据,不完整数据总是和样本空间中其他完整数据存在一定的相似性。为了提高不完整数据清理的效率及正确性,提出一种基于小波聚类加权的不完整数据的处理方法,实例验证证明该方法在不完整数据处理方面有很好的效果。     

基于网络环境的应急指挥数据集成与挖掘研究

分析了网络环境下的应急指挥的信息来源,进行了数据库设计。基于应急指挥数据源,创建了多维数据集,实现了不同主题构建不同的多维数据集的技术要求。以SQLServer2010集成服务的API为基础,开发了ETL工具,实现了数据抽取、清洗及装载等任务。基于数据挖掘理论,通过决策树算法生成智能决策指挥方案。     

政治机关服务主体应把握的几个问题

以人为本是科学发展观的核心。在部队建设中贯彻科学发展观,必须把提高战斗力和促进人的全面发展作为一切工作的出发点和落脚点。对于预备役部队而占,坚持以人为本就是要突出官兵包括预备役官兵在部队建设中的主体地位,充分调动他们参与部队建设的积极性和创造性。作为预备役部队政治机关,要着眼服务对象既有现役又有预备役的特殊性,进一步增强服务意识,提高服务质量,切实为部队伞面建设和军事斗争准备提供坚实的智力支持和人才支撑。     

数据关联算法性能评估的一种方法

数据关联算法性能的优劣直接影响跟踪系统的性能.因此在给出一种算法后,必须对该算法的性能进行评估,全面地了解该算法的优点以及缺点.以一种多目标数据关联算法为例,给出对数据关联算法的性能进行评估的一种仿真设计方法,包括设计思想及具体实现,并给出对该数据关联算法的评估结果.该方法同样适用于对多目标跟踪算法的性能进行评估.     

BP神经网络和D-S证据理论的目标识别

目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分,针对现代战争对抗手段不断增强的特点,运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法.前端采用3层BP神经网络结构,以传感器接收数据为输入,以神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.经由MATLAB编程对国内外几种主要机型的识别进行仿真研究,与现行目标识别方法相比较,能够更快速、准确、可靠地识别飞机目标,较好地满足了空战中作战指挥系统对飞机机型识别的需求.     

基于两坐标雷达与红外传感器的融合跟踪

针对两坐标雷达与红外传感器的融合跟踪问题,提出一套基于航迹关联事件的后验概率最大化准则和"最近邻"思想的状态信息相关与融合估计的一体化实现方法,克服了两种传感器观测数据不完整给融合处理带来的困难,通过充分利用雷达的航迹,点迹和历史信息,融合高精度的红外测角和雷达测距信息,改善系统的跟踪能力.最后的仿真实验表明了该方法的有效性.     

基于曲线拟合的多传感器时间对准方法研究

针对多传感器数据融合时间不同步、数据率不一致的特点,提出了一种基于曲线拟合的时间对准算法.该方法能将不同传感器测得的不同采样周期的数据对准到同一时间点上,以便进行特征提取与数据融合.同现有算法相比较,该算法计算简单,速度快,提高了融合效率.     

基于Hibernate实现持久层的创建

H ibernate是一个对象持久化工具,它通过其强大的O/R映射功能将Java对象同存放于关系数据库中的数据进行映射,避免了开发人员使用大量的SQL语句通过JDBC的方式对数据库进行操作,可以有效地提高开发的效率。在讨论对象/映射关系、持久层的基础上,介绍了H ibernate,并探讨了H ibernate的应用模型,给出了在W eb应用开发中配置H ibernate环境的方法并使用它建立了一个应用,最后分析了H ibernate的不足。     

基于复杂系统的组网雷达系统分析

分析了常规单基雷达演化成组网雷达的过程,并运用复杂系统的基本属性———差异性、多样性、相关性和整体性,分析了组网雷达演化的机理。然后指出组网雷达整体涌现具体表现为作战能力的提高和“四抗”能力的飞跃。最后分析了组网雷达作为复杂系统,网内雷达站之间的数据融合是其涌现的动力学机制。     

加强思想政治教育针对性实效性

当前,部队思想政治教育针对性、实效性方面主要存在以下几个方面问题:(一)对新形势下教育对象思想情况缺乏深入了解。部队发生的一些问题,之所以往往是“出事之后大吃一惊”,主要原因是对官兵真实思想了解不够,总体上存在着“不及时、不真实、不深刻”的倾向。有的在掌握官兵思想情况上存在较大的盲目性,总感到对部队、对基层情况熟,闭着眼睛也能想个差不多,习惯搞“概略瞄准”,凭老经验、想当然抓教育。有时虽然也注意了解掌握官兵思想情况,但不深不细、若明若暗,往往是重视在大的教育前对官兵的现实思想调查摸底,而平时对官兵家庭背景、社…