让自己“沉”下来

著名哲学家黑格尔在成名多年之后,面对记者关于其成功原因的提问时,略有所恩后说,这都得益于20多岁到30岁期间那段默默无闻的日子。记者愕然不得其解。他随后解释说：那段时间自己是一名普通教师,不用像现在这样天天忙于各种应酬,因而让他得以有时间静静研究前人关于哲学的若干著作,从容畅游于浩瀚的哲学海洋,从而有机会触模到人类哲学的最高殿堂。     

蓝色镜头

俄宣布将无偿向黎巴嫩援助10架米格-29;日本媒体称韩国海军在独岛周边海域举行演习;俄罗斯海军进行系列演习;美国海军拟购超过64艘濒海战斗舰打击海盗     

镜头记录的荣耀——英雄集体

这是一个激情燃烧的岁月,这是一个英雄辈出的时代。60年,人民海军涌现出许许多多受中央军委或国防部命名的先进集体．英模人物,如“海上猛虎艇”．“海空雄鹰团”,赵尔春、方永刚。他们的风采,灿如星辰。     

利用矩阵求极大相容类的一种方法

寻找相容关系的极大相容类和简单图的极大完全子图,在解决二元关系与数据挖掘和管理决策中的具体问题时有重要作用。利用相容关系的极大相容类与简单图的极大完全子图之间的对应关系,对极大完全子图的路径长度进行分析,得到了关于极大完全子图路径长度的一个定理。并根据该定理构造了一个用矩阵的路径长度搜索简单图的极大完全子图的方法,进而利用该方法找出了对应相容关系的极大相容类。     

基于3Dmax和OGRE的某型装备视景仿真研究*

某型装备视景仿真的研制对于提高教学质量和训练水平具有重要意义.提出了一种基于3Dmax和OGRE可视类的视景仿真方法,给出了视景仿真系统的总体结构和实现过程,解决了视景仿真过程中一些视点变换、角度控制、场景变化、面板仿真等关键的技术问题.     

神经形态器件现状与未来

为解决现有冯·诺依曼计算机面临的低智能、高能耗、低容错等问题,"类脑计算"应运而生。"类脑计算"借鉴大脑的体系结构和信息处理方式,基于神经形态器件构建逻辑与存储相融合的计算硬件,旨在实现更为灵活和智能的信息处理与计算模式。在阐述"类脑计算"起源与发展现状的基础上,研究了人脑神经网络信息处理机制,重点介绍了神经形态器件的研发态势。神经形态器件作为类脑计算芯片和系统的基本组成单元,对于类脑智能的实现至关重要,因此研发能够高精度模拟生物突触、神经元信息处理功能的微纳器件是当前的研究热点。     

基于灰色聚类的多机种保障装备保障能力评估

随着多机种作战成为空军作战的主要方式,对地面保障装备的保障能力提出了更高的要求,保障能力的好坏直接关系到作战任务的完成与否。通过对多机种保障任务进行分析,建立了多机种保障装备保障能力评估指标体系,采用层次分析法确定了各指标的权重,运用灰色聚类的评估方法对多机种保障装备的保障能力进行了评估,并结合实例,验证了该方法的有效性,为保障能力的提升提供了参考依据。     

VNS和SA相结合的指挥控制资源部署

针对指挥控制资源部署问题,引入任务复杂度来定义决策实体的工作负载,并建立以最小化决策实体工作负载的均方根为目标的优化模型。针对传统的层次聚类法容易陷入局部最优,提出了一种变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)和模拟退火(Simulated Annealing,SA)相结合的具有全局性的求解方法,使用VNS进行全局寻优,使用SA对VNS中的邻域进行局部寻优。最后通过一个联合作战案例的平台调度方案,验证了所提方法的优越性。     

增量式神经网络聚类算法

神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。     

一种支持向量回归的局部邻域稀疏化方法

调整高斯核函数参数可以改变其VC维,通过密度聚类算法发现并分离全局中非线性复杂度不同的局部特征,以支持向量比率为优化指标确定满足局部稀疏条件的核函数,从而达到优化核函数选择以提高整体回归稀疏性的目的。