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。     

基于多智能体技术的协同信息融合系统研究

为达到充分发掘信息组合潜能的目的,利用多智能体(multi-agent)技术构建了自协同信息融合系统。给出了自协同信息融合系统的体系结构,对该信息融合系统需要进行的协同内容进行了分析,总结了基于多智能体的协同信息融合的主要技术特点。该系统可以起到实现信息共享、统一协调传感器探测行为、提高信息融合系统综合效能的作用。     

对多轴机床进行快速几何校正的自调整激光干涉仪

软件容量误差补偿技术被证明可以有效地提高机床精度。但是,多轴机床的容量误差补偿需要事先知道机床几何误差的详细情况,这种几何误差常用激光干涉仪进行校正。商用激光干涉仪,如HP5529A,由于它的每种误差都需要采用不同的光学装置,因而十分昂贵;并且误差校正前要为光学装置和手动激光路线调整进行繁多的准备工作,所以采用商用干涉仪非常费时。除此之外,操作这种干涉仪还要求技术人员训练有素。用于     

美国寻求在全球范围内禁止防步兵地雷

本文论述美国在禁止防步兵地雷方面的目标和美国内为实现这些目标所作的各种努力及进程。     

一种有效的神经网络检测器

本文提出了一种有效的神经网络检测方法。该方法通过高效的自组织学习过程,使该神经网络对各种噪声或杂波分布能够快速准确地建模,最终能使在各种噪声分布条件下检测效果均逼近最佳检测器的性能。实验结果验明了该方法的有效性     

基于神经网络的超精密机床伺服进给非线性模型辨识

以双轴Ｔ型结构的超精密金刚石车床的伺服进给系统为研究对象,采用自构造神经网络技术,建立了系统的非线性动态数学模型,为系统非线性控制与补偿提供参考模型     

舰载作战指挥与火控系统发展研究(续)

4 舰队防空战系统的新发展4.1 发展背景 美国海军非常重视舰队防空战系统的研究、开发与部署。早在70年代中期,美国海军就委托约翰·霍普金斯大学应用物理实验室进行舰队防空战协调技术的研究与开发工作,以提高舰队防空作战效能。20多年来,这项研究工作一直在进行并获得了很多成果,例如舰载网格锁定系统、舰队威胁评估和武器分配系统、协同作战能力系统(CEC)等。这些原型系统都在舰队内进行了较充分的试验和鉴定并得到应用。     

美军非致命武器发展现状及趋势

本文比较系统地介绍了美军非致命武器的研究发展现状及特点,并归纳总结了其今后发展的三种趋势。