洋务“新政”和明治维新的比较

中、日两国在19世纪下半叶,几乎在同一起点、同一时间内,分别发动了一场社会变革运动———洋务“新政”和明治维新。但日本成功了,中国却失败了。这不能不令人深思!本文试图就两国变革运动社会背景、指导方针及其变革措施等方面进行比较,以寻求其成败的原因。一、同一背景下的     

中外战场饮食保障比较研究

文章分保障体制、供应方式、组织形式、保障手段四个方面,对中外战场饮食保障进行了比较研究,并对我军未来战场饮食保障发展提出了建议。     

F-35加入美军核序列？

近年来,接连有消息称F-35将挂载现役B61核弹,成为美军具备战术核打击能力的隐形战斗机。众所周知,F-35作为美国倾力打造的新一代空战利器,在经历了“诸侯疯抢”和“退订风波”后的今天仍面临着严峻挑战。那么,如何看待B61核弹与F-35的关系？F-35一旦实现了“隐形”与‘核武”结合其战力如何？美国方面作出这样考虑,又包含了怎样的战略等谋？     

安全规范多≠安全落实好——山西某预备役坦克团着力解决安全管理中的形式主义

近日,山西某预备役坦克团对全团安全管理工作进行了"拉网式、兜底式、翻箱倒柜式"安全隐患排查,结果总体比较满意。通过对机关、预任营连的检查,官兵对安全教育落实、安全常识掌握、法规制度学习、安全保密意识有了明显增强,官兵普遍反映上级制定各种安全规范多,抓安全工作落实工作仍需进一步解决。不久前,该团检查组成员分别下到基层营连对部队安全稳定工作进     

新四军实行军衔制的前前后后

谈到新四军实行军衔制,人们首先就会想到佩带中将军衔的叶挺。在新四军组建之初,作为国民革命军编制序列内的部队,国民政府也曾给新四军的高层军官授予了军衔。但当时考虑到我军现实,并未普遍实行和佩带军衔。大多数授了衔的军官,本人不仅知道,而且在干部档案中也有记载。     

基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法

针对水下动态目标搜索问题,提出一种基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法。采用蒙特卡罗统计方法生成大量目标运动轨迹,作为计算适应度依据;结合水声模型提出一种新型的累积探测概率计算方式;种群选择采用灾变思想与精英主义相结合方法,保证种群的非劣性和多样性,加速跳出局部极值;采用混沌序列方式选择交叉和变异点,增加种群随机性;采用动态自适应的交叉概率与变异概率,减少经验依赖,保证后期种群多样性。仿真实验结果表明,相较于传统算法和经典遗传算法,改进遗传算法能有效避免陷入局部极值,提高搜索概率。     

高铁大风预警模式挖掘

高铁大风预警的传统方法基于风速预测,当瞬时值高于限速阈值时触发报警,存在大量的误报警,不必要的限速控制影响了高铁行车效率。创新地提出了基于序列模式的预警方法,旨在挖掘报警事件前序数据中的频繁模式,找出报警事件的变化规律,通过滤除与非预警序列共有的频繁模式,得到预警序列独有的序列特征,构建了预警模式库。经兰新高铁沿线的监测数据验证,该方法在提高预测准确率的基础上降低了漏报率,同时有效地减少了模式匹配所需的时间,为提前预警预留充分的时间窗口,更加符合实际应用的需求。     

基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统

针对双序列跳频(Binary-Sequence Frequency Hopping,BSFH)在对偶信道被干扰的情况下会导致通信瘫痪的缺点,提出了一种基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统。在发送端利用线性调频信号对每一跳载波进行带内扩频,接收端将解跳后的信号作分数阶傅里叶变换,然后通过抽样判决得到发端信息。构建了相应的系统模型,推导了其在跟踪干扰和部分频带干扰下的误码率数学表达式。理论和仿真结果表明:在最坏跟踪干扰下,该系统比BSFH约有5 dB以上的性能增益;在部分频带干扰下,达到相同误码率时所需的信干比,改进方法比BSFH低约4 dB。     

无迹卡尔曼滤波的长码直扩信号载波频偏盲估计

针对长码直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)通信中的载波同步问题,提出了一种新的载波频偏估计算法。该方法结合分段和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的思想,利用UKF算法对非线性模型的求解能力,估计载波频偏的后验概率的均值和方差。Monte Carlo仿真实验的结果表明新算法不仅具有较高的估计精度,还能实现较低信噪比下的估计。     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。