一种RetinaNet与SE融合的航空取证目标检测算法

针对在开展航空侦察取证时缺乏自动化、智能化取证手段的情况,提出了一种基于Reti-naNet与SE融合的航空取证目标检测算法,解决目标尺度变化大、数据集中类别不均衡的问题,并通过SE (squeeze-excitations)模块引入注意力机制进一步改进性能.该改进算法中的特征金字塔网络FPN可有效应对目标尺寸变化较大...     

一种新的双应力加速寿命试验研究（Ⅱ）——统计分析篇

围绕双应力交叉步降加速寿命试验的统计分析问题进行讨论,首先对统计分析的条件进行了假定,然后在指数分布场合下对统计分析具有关键作用的数据折算问题进行了探讨,给出数据折算的公式及折算过程中参数估计问题的求解算法,最后利用仿真试验数据进行验证,结果表明该统计方法用于双应力交叉步降加速试验是有效的.     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

浅谈网络会计的审计

目前网络会计在各级消防部队中已得到普遍应用,网络会计的出现使得传统审计面临着危机。从网络会计的特点以及所出现的风险角度,探析了审计的新内容以及应注意的问题。     

一种融合物理规律的经验工程修正算法研究

为了在飞行器研制初期快速而精准地估算出飞行器气动特性,提出了一种融合物理规律的经验工程修正算法,利用少量计算流体动力学（computational fluid dynamics,CFD）部件气动力系数数据对经验公式的重要参数进行修正拟合,达到提高工程算法计算精度的目的。首先,对数据适用性进行验证,验证了公式来源Missile Datcom计算数据和光弹身飞行器CFD数据的适用性;接着,针对法向力系数,从部件的角度进行剖析,利用少量CFD部件气动力系数数据修正拟合了飞行器部件的气动力系数经验公式,得到不同部件的气动力系数计算方程;最后,通过对比修正公式计算结果和CFD预测集,证明了算法的合理性。     

基于深度学习的系统异常检测综述

基于深度学习的系统异常检测可划分为：基于堆栈自编码(SAE)、基于卷积神经网络(CNN)、基于深度置信网络(DBN)、基于循环神经网络(RNN)以及基于生成对抗网络(GAN)等5类系统异常检测方法。为了梳理出当前深度学习技术在系统异常检测应用中所面临的问题以及应对方法,分别对这5种检测方法的建模思想、在系统领域的应用实现以及它们各自的特点进行了对比论述,并对深度学习在系统异常检测领域未来的发展进行了展望。     

大数据支撑国防科技体系能力评估方法探讨与建议

随着我国国防科技体系建设迈向高质量发展新阶段,传统的国防科技体系评估方法和过程已无法满足现实需求,数字化转型、新技术结合与评估方法的创新势在必行。本文从国防科技体系的内涵解析出发,基于国防科技体系的概念和特征设计确立了国防科技体系能力评估模型、指标及方法;通过大数据技术融入体系能力评估方法的分析和运用,构筑获得了基于大数据分析的国防科技体系能力评估框架,并提出了推进国防科技体系能力评估的政策建议和方法路径。研究表明,国防科技体系总体能力指数-能力域-能力项的模型结构可实现体系能力的量化评估,通过与传统评估方法相融合,形成基于大数据分析的体系能力评估,能够有效解决传统体系评估面临的人力成本和主观性等问题。为此建议,建设基于大数据的国防科技体系能力综合评估分析平台,以平台为载体形成常态化的国防科技体系能力评估和报告工作机制,并依托第三方机构独立开展体系能力评估实施工作,推进国防科技体系能力建设高质量发展。