稳定特征选择的多目标蚁群优化

为了提高进化算法特征选择稳定性,提出一种面向稳定特征选择的多目标蚁群优化方法。通过抽样策略集成三种特征排序法的输出作为多目标蚁群优化的稳定性指导信息,聚合特征的费舍尔分值和最大信息系数值作为多目标蚁群优化的启发式信息,以分类正确率和扩展昆彻瓦指标值作为两个优化目标,兼顾算法的分类性能与特征选择稳定性。在四个标准数据集上进行对比实验,结果表明,所提方法能够在分类性能与稳定性方面达到较好的平衡。     

重要的军事信息资源 测量与特征信号情报

目前,美国将情报收集分为“人工情报”(HUMINT)、“图像情报”(IMINT)、“信号情报”(SIGINT)及“测量与特征信号情报”(Measurement And SignatureIntelligence,MASINT)等4个科目。冷战时期,美苏双方主要对前3个传统的情报科目进行激烈较量。近些年,美国越来越认识到一个新的情报科目——“测量与特征信号情报”的重要性,并使之得到快速发展。现在,测量与特征信号情报已成为美国最重要、最基本的军事信息资源,以及最重要的国家信息资源之一。     

人工智能技术军民双向转化的内涵特征、主要障碍和政策建议

人工智能技术是引领经济社会发展的战略性前沿性技术。人工智能技术军民双向转化作为国家实施创新驱动发展战略的重要方式,具有很强的超前性、联动性和不确定性。但人工智能技术军民双向转化亟待系统布局,完善机制并统一标准。下一步要建立军地沟通常态化协调机制,促进人工智能技术成果转移转化,推进科技创新平台基地的统筹布局和开放共享。     

基于红外图像目标检测的辅助瞄准方法

瞄准系统是武器精准射击的保证,它涉及快速锁定目标位置与校正度数计算两个方面。采用算子检测出图像中疑似目标存在的区域,利用分块图像加权方差纹理对比度矩阵中查寻极大值的方法确定目标位置。将目标从图像中分割出来,确定重心及最小外接矩形的边界。最后利用几何光学特性来计算校正度数。实验表明,该算法可以有效地从图像中检测出目标所在位置,并计算出瞄准目标所需要校正的度数。     

建国以来中国国防经济制度变迁的特征与规律

建国以来,中国国防经济制度从无到有,从不完善到逐步完善,至今已建立起相对完备的国防经济制度体系。中国国防经济制度的变迁受多种社会因素的制约与影响,主要包括国家安全形势、军事战略方针、国家经济体制等方面。中国国防经济制度在变迁过程中,表现出其鲜明的特征和独特的规律。     

战时后勤保障“三要”

信息化条件下的后勤保障,是影响战争进程、决定战争胜负的关键力量。 一要建立功能齐全、机动灵活、部署合理的一体化保障体系。技术决定战术,作战需求决定保障方式。综合保障是联合作战对保障提出的必然要求。在当今信息化条件下,作战力量的三军联合、作战空间的三维一体、作战手段的攻防兼备等,使得作战行动的整体性特征明显。     

一种改进的基于云模型的效能评估方法

运用云模型确定评价结果时,主要是依靠人的主观判断来确定评价等级。为了能通过定量方法确定评价等级,采用相似云的度量方法,并将算法进行简化,完善了该效能评估方法。最后通过实例证明了算法的可行性,为基于云模型的效能评估方法的进一步发展提供了一种有益地探讨。     

基于特征空间中类别可分性判据的特征选择

针对支持向量机首先要将数据通过一个非线性函数映射到高维特征空间,从而在特征空间中改变了数据的分布,因此在设计支持向量机分类器时有必要在特征空间进行特征选择,而非原空间。提出在特征空间中利用类别可分性判据进行特征选择,将类内类间距离引申到特征空间来计算可分性判据。通过仿真,该方法能够有效地在特征空间进行特征选择。     

带有可信度因子的直觉模糊近似推理方法

针对基于相似度的直觉模糊近似推理问题,提出一种基于加权相似度量的直觉模糊推理方法。首先定义一种新的直觉模糊相似度度量公式,加入权重参数解决各维特征分配不均匀的问题,弥补了现有直觉模糊相似度量的缺陷。然后构建基于直觉模糊产生式规则的直觉模糊近似推理模型,加入可信度因子解决了随机性引起的信息不确定问题,同时给出模型的推理算法和计算步骤。最后通过实例验证了该方法的实用性和有效性,其在意图识别、目标识别等信息融合领域有良好的应用前景。