基于机器翻译的原型句蜕及其包装研究

首先简要介绍了HNC理论及其机器翻译观,结合机器翻译的难点与原型句蜕存在的普遍性,说明了解决原型句蜕变换的意义:接着对原型句蜕构成现象进行了描述,从汉英语义块构成对比分析中导出了汉英变换规则;从现有的机器翻译系统所暴露的问题中,说明原型句蜕变换对提高机器翻译质量的必要性和可行性;最后是对本文的结论和说明。     

把握关键环节抓好国防后备力量组织整顿工作

国防后备力量建设是国防和军队建设的重要组成部分,组织整顿是巩固和加强国防后备力量建设的基础性工作.抓好国防后备力量组织整顿工作,必须贯彻落实科学发展观和胡锦涛主席的一系列重要论述,坚持任务牵引,优化布局结构,整合各类队伍,加强规范化建设,切实打牢国防后备力量快速动员和遂行应急应战任务的组织基础.     

适应军事斗争准备要求抓好民兵、预备役部队整组

组织整顿是加强民兵、预备役部队建设的基础工程.加强国防后备力量建设,提高民兵、预备役部队快速动员和遂行任务的能力,必须扎扎实实抓好民兵、预备役部队组织整顿工作.     

一种新的舰船辐射噪声特征提取方法

提出了一种基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法,给出了Dopplerlet变换分解流程。使用此种方法及基于小波变换、波形结构、自然尺度等的特征提取方法对收集到的舰船辐射噪声进行了识别试验,试验结果证明基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法更加有效。     

基于HVS的抗统计分析的小波域密写

针对通过分析小波系数直方图特性的变化能侦测到小波域图像密写信息的存在性这一问题和人眼对图像强纹理不敏感的特征,提出了一种基于HVS的抗统计分析的小波域密写方法。该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行基于提升策略的整数小波变换。根据符号和奇偶值将非零小波系数分为2类,分别表示1和0。如果嵌入的秘密比特与小波系数表示的信息不同,修改小波系数使它变为另一类,否则不变。在强纹理块,2层以上的小波系数用来嵌入更多的秘密信息以保证良好的视觉隐蔽性。最后,通过小波逆变换获得载密图像。实验结果表明,该密写方法不但能有效地保持小波系数直方图的特性,而且具有良好的视觉质量。     

基于自训练EM算法的半监督文本分类

为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文本分类实验表明STEM算法在大部分情况下的分类准确性都高于EM,并通过减少迭代提高了分类器学习的计算效率。     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

面向数字射频存储的雷达欺骗干扰检测方法

基于数字射频存储(digital radio frequency memory,DRFM)技术的转发式欺骗干扰与真实雷达回波高度相干,这导致雷达难以分辨真假目标。针对该问题,提出一种基于Hough变换的DRFM欺骗干扰检测方法。建立基于线性调频的干扰信号模型,分析其谐波分量的频谱特性,采用短时傅里叶变换和二维恒虚警率检测器对干扰信号进行特征提取,并利用Hough变换完成欺骗干扰检测。所提方法是基于DRFM欺骗干扰本身的特征,不依赖于先验信息与应用场景,计算复杂度低,且在低信噪比条件下具有良好的检测性能。计算机仿真实验验证了方法的有效性。     

三维视景仿真中的主辅式多视口结构及其实现

针对大规模三维视景仿真中同时对场景全局和各目标模型细节观察的需求,设计了一种基于OpenGL的主辅式多视口场景渲染结构。通过对OpenGL视口定义、深度检测及投影变换等技术的灵活应用,该多视口结构在“导弹突防三维视景仿真系统”中得到了实现,有效地解决了多观察点同时兼顾的问题。     

高炮旅(团)作战面向对象Petri网模型

概要分析了高炮旅(团)指挥控制与信息处理分发过程,对基本Petri进行扩展构建了面向对象Petri网模型,采用其分层次构建了高炮旅(团)作战OPN模型,较好地实现了对传统指控体制下高炮群作战与信息分发过程的静态与动态描述,为下一步具体仿真实现,找出现有传统指控体制存在的薄弱环节,进行相应改进提供了基础和依据。