涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。     

基于聚类的ACM模型门限阈值的自适应算法

准确地设置门限阈值是有效提高ACM模型跟踪性能的关键。基于无监督聚类理论,提出一种根据目标机动情况自动确定聚类类别数,通过对实时数据聚类区分出目标做匀速或匀加速运动状态时刻的数据集。再通过加权求解类内样本点的标准差来确定ACM模型的门限阈值。该方法能够根据实时数据自适应的确定门限阈值,计算简便。仿真实验证明该方法能自动确定类别数且分类准确,对噪声标准差估计准确。     

由公务员考试中的军事题被热议说起

在2010年的国家公务员考试中,一道军事题使许多考生感到茫然。网友“小中”说。看到这个题目几乎要哭起来。由此引发了大家的异议：女大学生王新说,真不知道这跟公务员素质有什么联系？而且网络跟帖中,相当一部分人认为军事类考题对公务员的选拔没有任何意义,因为它与公务员的职位没有任何直接或间接的关系。     

让作战效能快速提升——国外电子类武器装备发展重点

军事强国都十分重视发展电子技术,先进的电子装备导致了武器装备领域正在发生一场逐步深化的变革。     

基于语料库的军事本体构建

领域本体对各学科领域的发展在近些年的研究中日显重要。在信息化战争的背景下,军事本体的构建和研究在军队中的作用也不容小视。文章从本体的定义入手,介绍了当下方兴未艾的领域本体构建,解释了军事领域本体的内涵,重点探讨了基于语料库的军事本体构建,阐明了语料库技术,如自动聚类和语料标注等,对军事本体构建所起的作用。     

自动引导系统中的类比例导引法

以自动引导过程中的脱靶量最小为目标,应用最优控制的相关理论,得出了自动引导系统中的一类新的导引方法--类比例导引法,与比例导引法相比,它充分考虑了目标和载机的机动.最后,对所得结论进行了数字仿真,表明了该导引法的最优性.     

全球化和反全球化的人性根据

从人的群体本性和类本性的视角研究全球化和反全球化就可以看出 ,全球化真正的内在驱动力来自于主体人的需求 ,是人的类本性的自觉 ;反全球化则基于人的群体本性 ,是对民族国家利益、地区利益和群体利益的突出强调。因此 ,在全球化的问题上 ,不能超越主体的现实发展状况 ,盲目乐观 ,必须看到反全球化也有其合理的一面。     

奇数维函数Walsh谱值分布特性研究

对奇数维函数的Walsh谱值分布特性进行研究 ,提出第I类线性免疫函数的概念并研究了这种函数的性质     

邻域灰度差加权的模糊C均值聚类图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点.但是这种算法没有考虑到样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同,因此分割效果不理想.提出了邻域灰度差加权的模糊C均值聚类算法,实验结果表明,该算法不仅取得了很好的分割效果,而且加快了算法的收敛速度,从而满足了图像分割的有效性、实时性的要求.     

模糊聚类分析在多目标跟踪中的应用

为了解决在密集的环境中多目标跟踪的难题,本文提出了基于模糊聚类跟踪算法,主要是将人的模糊判断的特点引入到目标跟踪系统中,得以简单程序完成复杂的相关判别。利用模糊聚类方法的特点解决噪声背景下跟踪相关问题。仿真实验的结果表明,在杂波密度高的情况下,模糊聚类算法有它一定的优越性。