用于海军决策支持辅助的基于模糊逻辑知识的系统

本文叙述了一种用于决策支持辅助系统的模糊逻辑方法以及以运动物体速度相当慢的海军领域内人的专门知识的优点。我们研究跟踪过程中的机动辅助功能。传统的方法是使用简化假设建立数学模型。但是,跟踪过程不能严格确定,在性质上它是一个近似推理过程。在本文中我们提出一种由基于模糊逻辑知识系统提供的一种新方法。该方法的要点是描述操作人员的行为特征,以便将其结合到模糊逻辑决策辅助系统中。 已经实现了模糊逻辑开发环境。通过仿真获得了很满意的结果,证明这种模糊逻辑方法是合理的。     

军费运行循环论

军费以什么方式运行是军费运行分析中必须首先明确的一个基本问题。作者鉴于对包括军费在内的财政资金运行方式的传统认识难以解决的一些理论问题,在财政资金运行分析中引入“公共商品”概念的基础上,重新考察了财政资金和军费的运行方式,并得出结论:军费运行也是循环式的,即军费是以政府财政和投入品市场为中介的循环式运行的。     

残疾退役老年军人心理健康的现状及提升对策研究

基于社会支持理论和灵性理论，选取武汉市C社区参与援越抗美的两名残疾退役军人作为研究对象，采用个案工作模式，以残疾退役军人的生理、心理、社会以及灵性四个维度作为切入点，认为残疾退役老年军人心理问题突出，表现为空虚苦闷、逃避无奈以及消极怯弱，一方面残疾退役老年军人自身缺乏灵性能力，另一方面来自社会支持不足。基于此，需提高残疾退役老年军人的灵性能力、重建该群体的社会支持网络。     

抓管理促规范提升财务综合保障效能

为进一步提升财务正规化建设水平,规范财经运行秩序,提高部队财经管理质量效益,73821部队近期在徐州举办了由所供单位财务人员参加的财务正规化建设现场会暨财务业务综合评审。这次会议以“抓管理促规范,谋长远求发展,全面提升财务综合保障效能”为主题,组织安排了参观学习、     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。     

基于PSO-SVM与样本加权的武器装备费用建模与预测

武器装备费用预测是武器装备费用分析的重要内容,预测分析的难点之一在于样本数据少,且样本数据具有复杂的非线性特点。充分利用支持向量机的结构风险最小化与粒子群算法快速全局优化的特点,采用粒子群算法快速优化支持向量机的模型参数;充分利用样本信息,模型中样本加权值的确定采用预测误差和样本相似度的样本加权方法,研究建立基于PSO...     

基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别

为提高对空袭目标的识别能力,提出了一种基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别方法.该模型用RS方法构建SVM数据处理系统的前置系统,充分利用RS理论在处理大数据量,消除冗余信息等方面的优势,减少了SVM训练数据,克服了SVM算法因为数据量太大而导致处理速度慢的缺点.根据分类识别的要求,在RS-SVM两类分类算法的基础上,建...     

邻近支持向量机的阵列波束优化

针对标准支持向量回归波束形成器的计算复杂度高、内存开销大、训练速度慢的缺点,提出了邻近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)波束优化方法。PSVM打破了通过对偶问题求解原问题的传统思维,将支持向量回归的约束条件等式化,直接对原问题进行分析与求解,给出了基于PSVM波束形成器的优化模型及具体实现过程,并进行了数值仿真实验。研究结果表明,在保持波束形成器性能基本不变的情况下,降低了计算复杂度,减少了内存开销,提高了训练速度。与传统的支持向量回归波束形成相比,具有良好的快速性,为波束形成器的优化设计提供了一种新的有效方法。     

国防建设巡礼——河南省驻马店市

国家国防动员委员会综合办公室与国防杂志社联合主办坚持党管武装制度。进一步完善双重领导、双向兼职、党委议军、第一书记述职等制度,先后出台了《关于加强党管武装工作的决定》、《关于加强基层武装部建设的意见》和《加强民兵应急分队建设的意见》等文件,为依法开展国防动员工作提供了政策支持。     

面向像斑的高分辨率遥感影像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QuickBird和WorldView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。