抓好动态条件下考察识别干部

近年来,我们根据新的《军事训练与考核大纲》坚持把实兵演习等重大军事实践活动作为发现识别干部的主考场,走开定期考核与随机考核并举、定性分析与定量分析结合、静态考察与动态考察同步的路子,建起为培养使用干部提供客观公正的真实依据的重要渠道。     

面向联合作战任务的使命能力包

传统的C/S架构和基于构件的信息系统解决方案由于存在实时性、可靠性和灵活性等方面的问题,不能满足联合作战需求.针对联合作战的特点,构建了面向联合作战任务的使命能力包的概念及其服务框架;介绍了使命能力包与面向服务的体系结构(SOA)、Web Services技术以及军事网格服务之间的关系,最后提出了一种使命能力包的应用模型,并分析了基于使命能力包构建的指挥控制系统面向任务的实时性和灵活性.     

舰艇战术意图识别技术

对作战对象战术意图的识别是舰艇指挥决策的重要基础和前提,也是战场态势评估的核心内容.根据领域知识的特点,提出了用于识别舰艇战术意图的最大相似法,该方法根据战术专家识别舰艇战术意图的特点,将待识别意图的特征分量与已知意图模式特征分量的标准值相比较,确定待识别意图与所有已知意图模式的总相似度,将战术意图判别为与其总相似度最大的类别.分析了意图模式特征分量的特点,建立了待识别意图特征量与已知意图模式特征分量的标准值的相似度计算模型,提出了特征分量对模式类属判别的权重的获取方法.该模型具有直观、易于工程实现等优点.     

试论性能化建筑火灾风险分析

针对目前我国利用现有建筑设计防火规范等一系列标准对建筑物进行火灾风险分析存在的不足,介绍澳大利亚的BCA结构体系和美国的建筑防火分析方法BFXEM两种性能化建筑火灾风险分析方法,并提出了性能化建筑火灾风险分析方法的基本框架及确定火灾场景的方法。在量化方法基础上,为建筑消防安全的风险问题提供了一项可以接受的解决方案。     

适配子在生化分析中的应用进展

适配子具有亲和力高、特异性强、靶分子范围广、稳定性好、制备及修饰容易、可重复利用等优点,可以作为与抗体竞争的一类分子识别物质用于亲和PCR、生物传感器、适配子信标、色谱法、质谱法、毛细管电泳、流式细胞分析及荧光偏振等分析领域,显示出广阔的应用前景。     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

针对舰船目标高分辨距离像的特征选择方法

为了提高基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别率,首先通过目标区域提取来解决HRRP的幅度敏感性和平移敏感性的问题;然后根据传统的特征提取方法,提取出15个较好的特征进行多特征综合识别;最后在基于Fisher准则的特征选择方法上进行改进,提出了一种基于特征互补性的特征选择方法,选择一个最优特征子集。通过仿真实验验证了提出的特征选择方法,同时选择出一个最佳分类器。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。