重视对“缺失家庭温暖”战士群体的关爱

随着近年地方外出务工人员和夫妻离异现象的"走高",这些家庭入伍的战士也逐年增多。他们的共同点是:在成长过程中缺失父母关爱,性格、心理等方面受到一定的影响。这就给部队教育管理工作带来了新课题,必须高度重视,深入研究。一、针对他们家庭监管不够到位的实情,改进军地共育方法。     

激光成像雷达空间目标探测与识别技术

研究了激光三维成像雷达在动能拦截器空间目标探测与识别方面的应用。首先介绍了激光3D成像雷达系统基本原理,然后设计了激光3D成像雷达目标识别的工作流程,最后提出了基于旋转图像转换的3D目标识别算法。进一步探索了红外+LADAR主被动复合光学成像导引头在空天防御拦截武器目标探测与识别的应用,分析了复合光学导引头的关键技术,给出了相应的成像结果。     

导弹目标识别的最小贝叶斯风险分类器

在贝叶斯决策理论的基础上,通过划分目标特性空间的方法,推导了目标分类问题的总风险表达式.并根据导弹目标识别的特点,建立了导弹目标识别的最小贝叶斯风险模型,给出了基于风险分析的导弹目标识别的具体实现方法.最后,依据导弹目标的实际情况给出了仿真参数并进行了仿真试验,试验结果证明了本方法的有效性.     

砥砺春秋铸辉煌——写在北方客车公司年产千台车下线之际

光阴流转．物换星移。历经27载．奋发踔厉,刻苦求进的北方人迎来了北方大客车年产干台的喜庆时刻。秉承德国尼奥普兰独特客车技术．植根于军工工艺的北方大客车．自诞生之日起．迈出的每一步都始终吸引着行业内外的关注目光．成长的每一个台阶都饱含着国人对民族客车强盛的热忱期待。从几个车型到型谱丰富的客车家族．从单纯技术引进到消化,吸收和自主创新．从几条客运线路到遍布全国的用户群体．北方客车驶过了一条艰辛而辉煌的航程。     

卧式储油罐罐体变位模型与罐容表标定

针对储油罐罐体变位影响油品计量精度的问题,建立了球冠形封头卧式储油罐罐体变位模型,将罐体变位后的油位高度转换成无变位时的油位高度,再利用罐体无变位时的储油体积计算模型得到变位后储油体积与油位高度的关系。分析了罐体变位对罐容表的影响,提出了一种基于最小二乘原理的变位参数识别算法,最后对该变位模型进行了检验,并采用插值算法重新标定了变位后的罐容表。结果表明:该变位模型与实际情况基本相符,变位参数识别算法能估计出罐体倾斜角度和偏转角度。     

编队辐射源威胁估计研究

针对编队辐射源威胁估计结果在用途上的不同要求,以编队辐射源识别过程为依据,提出了便于编队指挥员把握战场电磁态势的宏观辐射源威胁等级划分方法,并以此为基础,利用多属性决策理论研究了微观编队辐射源威胁系数的计算方法,并以编队电子对抗中的融合识别为例给出了仿真实例。实例表明,该方法可实现编队辐射源威胁估计结果在宏观与微观使用上的统一。     

飞机结冰时不变参数识别技术

飞机飞行过程中的遭遇结冰问题是较为普遍的飞行安全事故。随着飞机结冰问题受到的关注程度的提高,飞机结冰问题研究向智能结冰检测与控制综合的方向发展。而其中的首先需要解决的问题是飞机结冰参数检测技术。通过引入飞机六自由度仿真模型以及飞机结冰参数模型,然后利用H∞参数识别方法定量检测的飞机气动导数,从而可以定量描述飞机结冰后气动导数变化。仿真计算结果达到满意的效果,该识别方法对外界扰动有一定的鲁棒性。     

基于相关熵的MACH滤波器

最大平均相关高度(MACH:Maximum Average Correlation Height)滤波器是一种重要的基于相关的模式识别方法。滤波器由训练数据线性构造而成,具有良好的畸变容忍能力,在线性高斯噪声条件下具有理论最优性。为将算法适用于广泛的非线性、非高斯情形,本文引入一种新的度量函数相关熵,可隐性地将输入数据通过非线性变换映射到特征空间;并在新的空间中提出了基于相关熵的MACH滤波器构造方法。最后将此方法应用于合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像目标分类进行了实验,在接收机工作性能曲线和峰值旁瓣比的比对中,本文算法的性能均有所提升。     

具有连续反馈的在线草图符号识别算法

当前多数在线草图符号识别方法是在用户绘制完图形后,通过点击按钮或等待一定时间来反馈识别结果。为提供连续反馈,提出了一种基于图元的部分草图识别算法:对输入笔画进行笔画分割得到图元表示,提取表示两个图元空间关系的新特征,依据指派问题模型,通过该特征的相似度识别符号。算法简单,无须训练,而且与笔顺、笔画数和图形大小无关。实验证明了方法的有效性。     

基于区间灰关联的雷达辐射源识别新方法

在现代密集信号环境中,接收机测得的和辐射源数据库中的雷达特征参数具有不确定性,一般用区间值表示.针对区间类型的特征参数的雷达辐射源识别,提出了一种新的基于区间灰关联度的雷达辐射源融合识别方法.该方法首先运用区间灰关联度得到基本概率赋值,然后运用证据组合与决策实现目标识别.仿真结果表明,这种识别方法是有效的.