基于SOINN增量自编码器的网络异常检测研究

针对批量学习的网络异常检测模型存在内存资源消耗大、无法在线更新的问题,利用自组织增量神经网络(self-organizing incremental neural network, SOINN)的增量学习特性,提出一种增量自编码器构建方式,将改进SOINN的输出神经元作为自动编码器的输入,使得模型在不破坏已有学习成果的基础上,具备增量更新能力。针对SOINN算法获胜神经元邻居节点学习率固定,不利于区分其与输入样本的相似性的问题,提出一种学习率自适应调整方法,来提升获胜神经元邻居节点的学习效率,使得算法输出神经元更能代表样本特性。针对反馈更新样本中正常样本纯度不高的问题,提出一种基于距离度量的样本标签筛选机制,通过计算反馈样本与神经元的距离来对正常样本进行筛选,使得反馈样本中正常样本比例更高,以此来提升模型的在线检测效果。在NSL-KDD数据集上开展了相关实验,实验证明所提方法具备增量学习能力,且改进SOINN的增量学习效果优于原始算法,有效节省了模型的运算和存储开销,通过基于距离的样本标签筛选机制,模型的在线检测能力有效提升。     

基于小样本学习的军事装备识别技术

针对军事装备样本稀缺昂贵、目标识别研究进展缓慢等问题,从人类认知科学出发,提出利用民用装备数据完成深度学习训练,实现大样本知识积累;采用模式识别算法提取装备武器特征,实现样本目标识别。通过分析2种样本属性空间距离,利用卷积神经网络作为前端,采用SIFT算法作为后端,构建递进学习模型,实现对多种军事装备的高效识别。实验测试模型识别坦克、战机和军舰平均置信度分别为87%、92%和91%,军事装备武器样本数量决定目标识别精度,样本泛化可提高目标识别率。提出的递进学习模型充分利用深度学习和模式识别算法优势,实现军事领域武器装备小样本目标识别。     

基于多尺度融合预测模型的航空发动机剩余寿命预测

针对大多数基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法未细分其退化过程与复杂输入数据之间的关系,无法准确识别和提取关键特征的问题。提出一种基于多尺度融合预测模型(MSF)的航空发动机剩余寿命预测方法。该方法利用静态协变量编码网络(SCCN)和变量选择网络(VSN)针对输入数据类型进行特征选择,将SCCN生成的静态协变量连接到模型的不同位置,以提升模型捕捉不同尺度时间特征的能力,并融入门控残差机制构建模型基本框架,既能提高模型的适应性也能保证信息在网络中传递的效率,采用分位数误差作为损失函数实现了多尺度的预测,有效的提高了预测的准确性。在CMAPSS涡扇发动机数据集上进行实验分析,FD002、FD004测试集的预测精度分别达到91.9%和92.4%,通过与其他深度学习方法进行对比,RMSE最优值分别提高15.54%和16.91%,Score最优值分别提高83.21%和78.78%。     

基于神经网络TSP算法的防空作战火力分配

基于神经网络TSP算法建立了防空作战火力分配模型,并通过在计算机上仿真运行了实例,优化了火力分配方案.这是对解决防空作战火力分配问题的一种有益的尝试与探索,同时也对防空作战指挥决策和理论研究以及指挥自动化系统建设提供了参考.     

基于模糊神经网络的武器控制系统信号分析

某新型飞机武器控制系统故障诊断过程复杂,故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素,精确定位故障存在许多困难.针对这种情况,提出了基于模糊神经网络,研究了模糊神经网络技术在武器控制系统故障诊断领域的应用,并根据系统本身的特点,提出了诊断和算法模型.在此基础上,研制出武器控制系统检查仪,对该方法作了验证.结果表明:该方法是可行和有效的.     

深度学习视域下的教师培训课程设计

教师培训成效不佳原因在于学习停留在浅表层次,有效的教师培训应该走向深度学习。基于深度学习的内涵与深度学习路线(DELC),构建促进深度学习发生的课程设计框架:以高阶能力为目标进行前端分析,通过"深度在场、深度加工"的参与式培训方式和螺旋递进式的高阶课程开展深度学习,微观深入地解决核心问题,落实培训成果并有效转化。     

争当新时代优秀政治干部 锻造过硬政治机关

习主席强调指出,要锻造具有铁一般信仰、铁一般信念、铁一般纪律、铁一般担当的过硬机关。全军上下正广泛开展争创"四铁"先进单位、争当"四有"先进个人活动,赋予了新时代"双争"评比新的时代内涵。作为政治机关和政治机关干部,必须严格按照"四铁"要求,深度挖掘、高度锤炼、精度打磨,时刻拧紧"发条"、擦亮"底色",确保标准更高、走在前列。     

联合作战任务智能规划关键技术及其应用思考

作战任务规划是战场指挥和决策的关键一环。随着多军兵种联合作战思想的发展与成熟,作战任务规划领域正成为传统作战指挥方法与各类新兴技术相结合的集中点,该领域也不断成为智能化指挥和决策指导未来作战的核心点。本文主要阐述了作战任务规划的基本概念和智能化需求,并结合战区级联合任务规划系统对智能化关键技术进行了分析研究,提出了几种具体技术实现架构,并对未来研究做出了展望。