努力提升基层党组织政治功能和组织力

习主席在中央军委基层建设会议上强调指出,要强化基层党组织的政治功能和组织力。当前,基层党支部、党小组人员构成中呈现士官比例大、党内任职时间短、任职经历相对单一、岗位培训不系统等特点,官兵在开展工作过程中,往往会遇到组织队伍活力充沛精力旺盛但工作方法不够丰富、民主意识普遍增强但关注单位发展建设和官兵个人切身利益的比重失衡、严格管理约束与真心关爱教育齐头并进但用力不均等客观矛盾。这些问题与机关指导帮带有关,与基层党支部"三个能力"建设有关,更与基层党务骨干对待岗位、对待官兵的感情和根本态度有关。紧盯基层建设的"六个新变化"精准施策,锻造"三个过硬"基层,提升基层党组织的政治功能和组织力是关键,必须做到理论指导、制度约束和情感认同的有机融合。     

基于任务的舰船质量监督组织结构熵评价模型

为了科学评价、选择与优化组织结构,分析了常见组织结构对舰船质量监督的影响。首先,综合运用熵和二元语义的基本原理与算法,提出了基于任务的舰船质量监督的时效、质量与柔性度及其权重的计算步骤与方法;然后,构建了舰船质量监督组织结构熵评价模型;最后,进行了算例分析,结果验证了该模型的实用性。     

基于MC-CNN网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立了磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成了磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。进一步,设计了多通道卷积神经网络（MC-CNN）对目标的正横距离和运动速度进行了估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响,结果表明Adam+tanh的组合方式的估计性能要优于其它的组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

基于声诱饵对抗的火箭助飞鱼雷命中概率仿真

针对舰艇使用火箭助飞鱼雷与潜艇对抗的典型样式,分别建立了潜艇自航式声诱饵对抗声自导鱼雷模型、火箭助飞鱼雷对目标提前位置射击参数解算模型、鱼雷运动模型、潜艇机动模型和命中概率计算模型,采用模拟法计算了火箭助飞鱼雷单雷射击和双雷齐射的命中概率,总结了射击距离和潜艇航速对火箭助飞鱼雷命中概率的影响,研究结论可为火箭助飞鱼雷作战使用提供理论指导。     

伺服电机NCS神经网络PID趋近律滑模控制

针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。