一个平凡解的稳定性定理的改进

利用K类函数改进了马尔金定理的一个结论（即在非注定系统中,若相关的定正函数V和定负函数V1满足limt→∞(dV/dT-V1)=0,则系统有稳定的平凡解）,得到一个非驻定系统平凡解的稳定性定理,并通过实例说明本文给出的定理可以判别其平凡解的稳定性,而用马尔金定理的结论失效。     

2020年仿人智能技术发展综述

仿人智能的核心在于对人脑的深入研究与不断模仿.对仿人智能领域的研究进行了综合评述,并对进一步发展方向进行了分析.首先概述了大脑结构及处理机制研究,大规模突触级别脑结构图问世,推动对脑结构与功能的深入刻画;然后讨论了最新的类脑计算模型和算法研究成果,类脑计算成为通用人工智能的基石,具有极其广阔的应用前景;最后介绍了计算与...     

外军后备力量发展的十大趋势

近年来,世界各国为了适应现代战争的需要,不断加大后备力量建设力度,总体上呈现出一定的发展趋势。     

改进类电磁算法在武器目标分配问题中的应用

通过基于级数的粒子编码变换方法,将武器目标分配问题的约束条件进行了化简.对原始类电磁算法,在种群初始化、局部搜索、合力计算以及粒子移动等各步骤对其进行改造,使之适应武器目标分配问题的整数解空间.最后通过数值实验验证了该改造后算法解决武器目标分配问题的有效性.     

信息化战场中基于智能体聚类的信息处理

研究了信息战条件下信息的处理问题,通过分析信息化战场条件下战场环境和人员的特点,提出了一种基于智能体聚类的信息处理方法,通过该方法来实现战场信息的通信、传输、交换从而协助指挥员决策。该方法的特点是可以根据战场的环境进行聚类,降低了信息的复杂度从而保证及时有效地传递消息。该方法通过智能体平台实现,具有一定智能性并减少了指挥员的决策难度,对指挥自动化而言是一个很好的实例。     

应用极化聚类中心设计快速自适应极化滤波器

针对传统自适应极化滤波算法存在收敛速度慢、迭代步长因子选取困难等问题,采用极化聚类中心估计理论设计了一种快速自适应极化滤波器,实现了对极化雷达回波中的干扰信号逐脉冲地自适应精确对消。滤波器通过距离单元选通获取干扰信号样本,对样本极化聚类中心的直接计算能够快速估计干扰信号在当前脉冲内极化状态,依据干扰输出功率最小原则最终实现快速滤波过程,相比于传统极化滤波算法有更快的收敛速度和更稳定的干扰抑制性能。仿真对比实验结果验证了该方法的快速有效性。     

众包标签的双重置信度推断算法

标记者的知识水平、评价标准等均具有显著差异,导致收集到的标签质量参差不齐,提高标签和学习模型的质量对众包标签中学习起着关键作用。针对众包标签推断问题,提出了一种双重置信度推断算法,分别从数据分布特征及标签信息两方面计算得到标记者置信度,再通过此置信度推断数据集的集成标签,以此提高集成标签的质量。实验结果表明,与其他仅使用标签信息的推断算法相比,所提算法可以得到更优结果。     

布尔函数的Walsh谱绝对值分布及其性质研究

提出并研究了布尔函数的Walsh谱绝对值分布.指出布尔函数Walsh谱绝对值分布在仿射变换下的不变性,计算了n(n≤5)元布尔函数的Walsh谱绝对值分布,研究了Walsh谱绝对值分布与Walsh谱支撑和Walsh谱中非零取值个数以及其他一些密码学难题的联系,最后研究了布尔函数的Walsh谱绝对值分布的大小.     

基于监测数据的电磁频谱地图构建与验证

提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。     

城市战场目标分群的组合聚类方法

为了消除或减少城市作战中灰色情报信息对态势评估中目标分群的影响,提出一种基于Chameleon算法的组合聚类方法.根据目标属性间的区间灰数关联度和目标间的距离系数得到相似度矩阵,利用Chameleon算法对目标进行初始分群,然后,对分群中各目标的属性历史数据和分群中心的属性历史数据分别进行区间灰数向量关联分析,实现了目标分群的动态维护.通过算例验证了方法的有效性.