一种基于模糊熵的特征选择算法

特征选择是模式识别中的一个重要组成部分。针对分类边界模糊的样本集,将模糊集的理论应用到特征选择中,通过对特征进行模糊化,定义一种模糊熵来度量特征的分类区分度,再采用相关系数度量特征间的冗余度,建立判定树。则树中的节点即为选择出的特征,树枝为特征的隶属度函数,且通过判定树进行的分类可以实现样本识别的模糊化。     

装甲装备战斗毁伤模拟策略研究

战损规律数据是装备寿命周期各项BDAR工作的重要依据,结合物理试验数据进行战斗毁伤模拟是获取战损数据的重要途径,随着新技术手段的不断出现为探索毁伤模拟方法提供了新的契机.为此归纳总结了装甲装备战斗毁伤模拟的问题特征,综述了国内外的研究现状并剖析了现行方法对问题的解决程度,在此基础上提出了引入复杂系统的研究方法,基于三维元胞自动机和Agent技术建立了模型的仿真框架,说明了依据该方法进行问题研究的有效性和前瞻性.     

从技术特征和设计思想看航母划代

为显示不同时期同一类型军事装备在技术水平和设计思想上的巨大差别,常常用"第一代"、"第二代"这样的划代提法,使人们能很直观地明白不同装备之间的区别.但迄今为止,很少听到关于第几代航母的说法.     

我国跨境恐怖主义犯罪特征分析

现代恐怖主义正在迅速蔓延全球,恐怖主义活动已经严重威胁了各国的国家安全和人民的正常生活,而且,现代恐怖主义越来越朝着国际化的方向发展,这种国际性恐怖主义犯罪活动的危害性和有效打击难度都明显加大。我国也不可避免地卷入到跨境恐怖主义犯罪漩涡中来。深入研究我国跨境恐怖主义犯罪活动的特征,以期提高防范和惩治我国跨境恐怖主义犯罪活动的针对性。     

雷达脉冲串波形下的目标微动特征提取

研究雷达在脉冲串波形下的微动特征提取,提出了全局法和抽取法2种处理方法,并给出了波形相关参数的设计,最后进行了仿真.结果表明,所提出的2种处理方法均可有效提取微动特征,从而为雷达微动识别奠定了基础.     

内隐学习的特征及对其本土教育的启示

内隐学习就是无意识获得刺激环境中复杂知识的过程。在无意识研究热潮中,内隐学习研究获得了很大的发展。内隐学习的研究对于理解人类认识过程的本质,特别是对于探明人们获得丰富复杂知识的心理机制提供了全新的视野。本文着重探讨内隐学习的特征以及对本土教育的启示。     

倾斜转弯导弹控制耦合分析与解耦方法研究

主要介绍了对BTT导弹控制系统设计影响较大的运动、惯性、气动交叉耦合,对其对控制系统三通道的影响程度进行了分析.在考虑强交叉耦合情况下,利用模型跟踪方法进行解耦设计BTT自动驾驶仪,同时利用参数自校正前馈控制方法进一步改善BTT解耦效果.     

一种双站交叉定位无偏估计滤波算法

针对将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计的缺点,基于两站纯角度信息,提出了一种对三维空间目标进行跟踪的近似无偏估计算法.该算法只需要对一对矩阵束进行广义特征分解,即可获得目标坐标和速度的估计值.计算机仿真结果表明该算法相比有偏估计算法(如伪线性卡尔曼滤波(PLKF)算法)具有更高的滤波精度,尤其当测向均方误差较大时,其优势更加明显.     

军事情报文本分类中的维数约减技术

为保证军事指挥决策的质量和速度、提高军事情报文本的分析能力,高效率的自动文本分类成为其中的重要技术.描述了文本分类所面临的高维稀疏文本空间和维数灾难等问题,综述了各种寻找最优和次优子集的特征选择技术和以主成分分析、Fisher判别分析、潜在语义索引等为代表的特征抽取技术,并指出了目前存在的技术问题和未来的工作方向.     

基于图像变化检测的打击效果自动评估算法

提出了一个基于图像变化检测的军事目标打击效果评估算法.该算法通过对打击前后图像进行变化检测,比较目标打击前后的几何特征和纹理特征,对目标毁伤情况进行自动评估.实验表明,该算法能准确有效地对军事目标打击效果进行分级评估.由于采用的特征具有通用性.该系统可用于各种不同人造目标的打击效果评估.