针对观念形成特征 深化军人核心价值观教育

在日常生活中经常遇到这样的现象：有的人讲起法律知识头头是道,却作出了违法违规的事情;有的人讲起道理论起是非很清楚,却经常干些自己表示反对甚至厌恶的事,等等。明明知道是错的为什么还要去做？明明知道是违法的为什么还要去干？这种心口不一,说到做不到,是知识没有内化为观念的体现。     

基于物理模型的行星轮系特征提取与评估方法

特征提取与评估是损伤检测和故障预测的基础。针对2K-H行星轮系缺齿损伤,建立了行星轮系的损伤模型,通过分析模型的仿真信号,提出了基于主频边带、小波变换和经验模式分解的多种损伤特征,并采用双样本一致性检验方法对所提取损伤特征的分类能力进行了评估,采用含噪声的仿真信号和试验数据对损伤特征进行了验证。验证结果表明,所提取的损伤特征均具有较强的分类能力,其中主频边带特征的分类性能最优。     

装备价格指数编制及计算方法

为降低装备价格风险,维护军方和装备承制方双方的合理利益,确保装备采购合同有效履行,并为合理分配各军兵种装备经费和调整总体装备经费提供科学依据,必须建立装备价格指数。装备价格指数编制需要解决特征价格模型和装备成本价格数据库等理论和实践方面的问题。     

区域经济军民融合式发展研究

区域经济军民融合式发展是统筹经济建设和国防建设的现实要求,对搞好国防建设和区域经济的互通、互补、互动和互赢具有重大的战略意义。国家整体发展战略和军事发展战略是区域经济军民融合式发展的约束条件,计划机制与市场机制是区域经济军民融合式发展的实现机制,有限性是区域经济军民融合式发展的功能特征。推进区域经济军民融合式发展,更新观念是前提,完善体制机制是基础,健全政策法规体系是保障,选准融合领域是关键。     

某型导发架通用测试系统软件复用性设计

测试软件的复用性是摆在测试界面前亟待解决的重要问题。运用统一建模语言(Unified Modeling Language,UML)对测试软件进行建模,包括:测试系统的类图、软件功能分解、功能子系统的上下文模型、测试软件需求特征树以及软件功能子系统的顺序交互视图。在Visual C++6.0环境中,采用"应用程序框架+可复用构件"开发方式,实现了基于可复用构件的某型导发架测试系统应用软件组装,成功解决了导发架测试领域内同一系列产品间测试软件的可复用问题。     

雷达海杂波的K分布复合特性

从真实海杂波数据出发,对低擦地角雷达海杂波的复合特性进行了深入研究,证明其幅度分布特性可以用复合K分布模型较好地描述,相关函数具有与幅度分布一致的复合特性,功率谱的时频统计近似服从周期的高斯分布,提出用于估计K分布形状参数的海杂波数据长度必须大于调制分量的调制周期.该结论有望提高现有海杂波模型的准确性.     

基于D-S证据理论的多特征数据融合算法

Dempster-Shafer证据理论是不确定推理的一种重要方法,提供了一定程度的不确定性,可以指定给相互重叠或互不相容的命题,然后通过Dempster组合规则将不确定性信息在新证据中进行重新分布,该理论在许多方面都得到了广泛的应用.将来自图像传感器的多种图像特征,通过D-S证据理论将这些特征信息进行融合,并应用于目标的识别.实验结果表明D-S证据理论用于多特征数据融合的目标识别算法是有效的,基于该理论的多特征数据融合具有广阔的应用前景.     

判决特征选择的快速人脸识别算法

为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS).针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架.在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义.使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力.     

自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.     

萝卜新品种“红优五号”

特征特性。红优五号羽状裂叶,叶丛半直立,株高45厘米左右,开展度60厘米×70厘米;肉质根长圆柱形,上部略细,红皮白肉,根长20厘米左右,根粗10厘米左右,单根重0.9～1.6公斤;中晚熟,生长期60至90天,1亩产量8000公斤左右,抗病毒病、霜霉病、软腐病、黑腐病等,不糠心,不开裂,多汁甜脆,口感佳,商品性好。适宜淮河以北、黄河以南的黄淮海地区秋季栽培。