蚁群算法的多目标识别模型

现代海战中,我面临的威胁目标复杂多样,正确识别敌目标是做出准确的军事决策的前提.基于蚁群算法的并行最优化特点,引入近邻函数,将目标识别问题转化为最优化聚类问题,提出了一种新的多目标识别算法.实验结果表明此方法是有效的,具有一定的军事现实意义.     

一种基于群体分析的态势评估与威胁估计模型

了解指挥人员的决策过程是利用STA技术进行决策支持的前提.当前的STA研究虽然大多都注意到了STA功能在认知上的层次性,却忽略了STA过程上的层次渐进性.针对该问题,着眼于军事决策过程的层次性,提出了群体分析的概念及相应的功能模型,并进一步提出了基于群体分析的STA方法.该方法把对整个战场态势的理解分解为对各指挥层次的多个群体的理解,将STA过程分解为一个逐部分、逐层次进行的过程.该过程符合指挥人员的认知过程,能满足不同层次指挥人员不同粒度的认知需求,从而能更有效地支持STA系统的设计.     

C~3I系统中战场视频镜头检测与关键帧提取

在C3I系统中,通过大量的战场视频进行态势信息提取以及目标识别一个重要环节就是镜头检测和关键帧提取。针对战场视频中有较多的光照条件改变,以及战场视频处理算法要简单快速等特点,给出了一种基于颜色直方图差的镜头检测和关键帧的提取方法。基本思想是同一镜头内的帧在颜色特征上没有显著变化,当连续帧的颜色直方图差超过阈值时则认为镜头出现了转换,对于同一镜头内的候选关键帧,计算之间的距离并与阈值进行比较来确定是否为关键帧。在VC++6.0的环境下,经过编程实现验证,该方法有效可行。     

浅谈民兵预备役人员如何在构建和谐社会中求作为

实现科学发展,构建和谐社会,全面建设小康社会是时代的主题.民兵预备役人员作为社会各个阶层、各个行业中的优秀群体,作为国防后备力量的主体,要把贯彻科学发展观作为义不容辞的政治责任,要着眼构建社会主义和谐社会这一历史任务,认清方位,积极参与,当先锋打头阵,发挥应有的作用.     

美国军舰的命名方式

美国海军是一支阵容庞大、装备复杂、现代化程度较高的军种,形形色色的舰艇类型数以千计。在这样一个庞杂的舰艇家族里,如何给每一艘军舰取一个既有意义又便于识别的舰名呢？为此,美国海军舰政署别出心裁地制定了一个军舰命名法则,这个法则融趣味、知识和条令为一体,并以法令的形式颁布执行。用这种法则命名的军舰,不仅容易识别和记忆,而且舰艇类型序列严整规范,内行人一看到或一听到舰名就能准确地知道这艘军舰的种类和性能。     

关注群体心理 增强教育实效

关于群体心理的定义及特征群体心理,是指群体成员共同具有的典型的心理状态和心理倾向,是群体成员对某群体存在的物质生活条件、社会关系、共同利益和群体活动等方面的共同反映。     

关爱特殊群体官兵

特殊群体官兵的成因分析 特殊群体官兵主要是指家庭背景、综合素质、人际交往、权益维护等方面处于劣势,在部队日常工作、训练、生活中受到排斥或因自我封闭而处于边缘地位的官兵群体。造成特殊群体官兵劣势的原因主要有三个方面：     

识别和远离社交恐惧

社交恐惧有以下几个特点：当面对不太熟悉的人或被他人注视时,出现显著的持续存在的担忧或恐惧,担心自己将面临窘境。一旦暴露在恐惧的环境中,几乎总会产生紧张和焦虑。这种恐惧是多余的或不适宜的。回避行为、预期性焦虑、环境中产生的痛苦或躯体症状（例如多汗、面红耳赤、胃肠道症状、震颤、心跳过快等）,严重妨碍了他们的正常生活,非常痛苦。     

凸优化算法在多导弹协同作战目标识别中的应用

针对多导弹协同作战目标识别的特点,分析了识别要素和识别数学描述,提出了利用凸优化理论建立满足多导弹协同作战系统需求的目标识别模型.通过分解代价函数,将模型转换为凸二次规划问题,并引入惩罚因子,利用牛顿迭代法求解该模型.仿真结果表明该识别模型有较好的识别能力和较强的鲁棒性.     

基于遗传算法的导弹结构模态参数识别

系统地研究了基于遗传算法的线性结构系统模态参数识别方法.遗传算法对广义动力学系统的辨识已经得到了充分研究,但在结构系统参数辨识方面的研究还不多,使用浮点数编码方案,利用频响函数数据,给出了结构系统模态参数识别步骤.由于遗传算法的全局寻优特性,该算法具有极强的抗噪声能力,即使对噪声严重污染的数据依然能够很好的辨识出待辨识的参数.通过一个两自由度的弹簧质量块系统进行了仿真分析,最后将方法用于一个实际的导弹结构的实验数据分析.