2008年：美各军种争当“老大”

美军各军种间的利益之争由来已久,各方所争焦点无非是争取重点和优先发展地位。海湾战争、科索沃战争,美军中最出风头的是空军和海军,到了伊拉克战争,美国陆军终于找回以往＂主导地位＂的感觉。目前,美陆、海、空三军都在积极调整自身发展战略,寻求资金支持、谋求主导地位,而这必将在2008年里使得军种间冲突激化的可能性大大增强。     

大白山下尚武情——大兴安岭呼中区委区政府支持武装工作侧记

巍巍的大白山见证着他们兴武,爱军的豪迈,武装战线上的后备军人感受着他们浓浓的尚武之情。几年来,大兴安岭呼中区全力支持人武工作,在大白山下演绎一个又一个动人的故事。     

少年儿童领悟社会支持与社交焦虑的关系:自尊的中介作用

[目的]探讨少年儿童领悟社会支持、自尊和儿童社交焦虑的关系.[方法]采用领悟社会支持量表、自尊量表和儿童社交焦虑量表对308名兵团少年儿童进行问卷调查,利用回归分析来研究变量之间的关系.[结果]少年儿童社交焦虑评分在年级(F=3.645,P<0.05)上差异有统计学意义;儿童社交焦虑与领悟社会支持、自尊呈负相关(r=-0.136/r=-0.351,P<0.05);领悟社会支持、自尊对儿童社交焦虑起负向预测作用(P<0.05);自尊在领悟社会支持与儿童社交焦虑之间起到完全中介作用(中介效应值为28.2％).[结论]领悟社会支持对儿童社交焦虑的影响完全是通过自尊的中介作用实现的.     

民办高校行政管理工作的思考

对民办高校来说,行政工作主要是组织内部事务的执行和管理的工作,包括安全保卫、综合协调、后勤安排、人事管理等方面。随着社会经济的发展,民办教育在我国从无到有,日益发展壮大,行政管理也有自身的鲜明特色。本文结合当前民办高校的行政管理工作的现状和问题,进行有关解读和分析。     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

基于SCAS的防空反导装备体系作战能力指标设计

指标设计是进行武器装备体系发展论证和作战效能与作战能力评估分析的基础。着眼体系作战效能与作战能力评估分析需求,基于传感器(Sensor)、控制器(Controller)、执行器(Actuator)、支持器(Supporter)的柔性建模方法,对防空反导装备体系作战能力指标进行了设计,构建了其侦察预警能力、指挥控制能力、拦截打击能力、综合保障能力评估指标体系,并利用结构方程模型(SEM)对指标之间的影响作用关系进行了分析,可为防空反导装备体系建设与运用提供重要借鉴。     

全面深化改革开放

着眼完善治理体系、增强动力活力,从主动适应全面深化改革新常态和开启兵团新甲子的高度,乘势而上、加快推进全面深化改革各项工作29个试点团场改革总结评估和整改落实工作基本完成国资国企改革进一步深化中国新建集团做实工作业已启动行政职能转变步伐加快社会治理体制改革、文化体制改革、事业单位分类改革试点等工作稳步推进党的建设制度改革全面展开2014年兵团全面深化改革成果丰硕     

一种基于麻雀搜索算法的空中目标意图预测方法

针对BP神经网络（BPNN）的分类性能和遗传算法（GA）的参数寻优能力难以满足空中目标意图预测需求的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的空中目标意图预测方法。利用SVM和SSA分别取代BPNN和GA,构建了SSA-SVM空中目标意图预测模型,并对模型的预测性能进行了仿真检验。结果表明,SSA-SVM比GA-SVM具有更快的收敛速度和更高的适应度值,比BPNN具有更高的预测准确性和更稳定的预测结果。因此,SSA-SVM可以准确、稳定地预测空中目标意图,能够满足意图预测在准确性和稳定性上的需求,提升了预测性能。     

维修性试验验前信息融合方法

针对小子样维修性试验因数据异总体而导致验前信息融合精度低的问题,提出了基于信息可用度的验前信息折合模型,解决了因数据异总体无法融合的问题;利用随机加权法对验前分布参数进行了拟合,准确地表述了验前分布;提出了基于支持度的融合权值确定方法,提高了各验前分布融合权值分配的合理性;最后,通过某装备维修性试验验前信息融合实例,表明了该方法具有一定的工程应用价值。     

基于粗糙集和支持向量机的火炮内膛疵病识别方法

火炮内膛疵病智能识别是火炮内膛窥测的最终目标,它涉及到内膛疵病的特征提取和疵病识别两方面。首先建立了包括疵病形状、纹理与颜色特征的火炮内膛疵病特征体系;并采用模糊粗糙集理论分析了各疵病特征对疵病识别的敏感性,由此优化了疵病特征体系,降低了疵病特征维数;建立了最小二乘支持向量机小样本、非线性数据特征的多疵病分类器,提高了疵病识别效率和质量。