基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

基于雷达图的防暴武器系统作战效能评估方法

为科学、合理和直观地评估防暴武器系统的作战效能,提出基于雷达图的防暴武器系统作战效能评估方法。建立了防暴武器系统的作战效能指标体系。构造了防暴武器系统的雷达云图。提取雷达图中各指标的扇形面积特征解决传统雷达图法评价结果不唯一的问题,进一步设计防暴武器系统作战效能评价模型。通过实例验证所提评估方法的正确性和合理性。研究工作为防暴武器系统的作战运用及性能优化提供了科学指导。     

着眼解决问题充分发挥营级党委作用

体制编制调整以来,各级坚持以习近平强军思想引领基层建设,注重转变观念、理顺关系、改进方式,确保了营级党委地位凸显、有效运转、作用发挥。近期通过对一些部队调研,对照"三个过硬"标准要求,感觉迫切需要强化营级党委领导力、组织力、执行力。一、突出政治功能,发挥凝心聚力"指挥所"的作用调研表明,有的营级党委坚持从思想上政治上建连育人还有差距,"中间"还没有成为"中坚"。抓不住思想聚力量。     

公立学校办学体制改革的问题与对策研究——以B市公立中小学办学体制改革为例

在教育领域,办学体制改革是具有重塑中国教育形态作用的奠基性工程。本研究主要采用访谈调查法,基于B市公立中小学办学体制改革的现状及问题等,访谈了16位不同类型公立中小学校的校长、中层干部及教育部领导。通过调研发现办学体制改革呈现出以政府主导的单一拨款模式为主,区县教委统一直接管理并实施督导评估和绩效考核,校长委派制校内竞聘制并存的新的特征。对学校的人事招聘自主权、教师退出机制、财务自主权、制度约束等方面出现的问题及原因进行分析。最后对公立学校办学体制改革提出推进管办评分离的现代教育治理模式,扩大学校办学自主权,完善教师退出机制,建立健全社会保障机制的建议。     

基于增强CNN模型的手写字体图像识别

为了提高汉字的识别率,提出了一种改进的图像识别算法,根据偏微分方程理论,提出一种增强CNN模型识别汉字,将原有的图像用高阶差分法进行增强处理,然后在原始的LeNet-5网络结构的基础上,将前两层的激活函数改为ReLu函数,并且去掉C5层以及F6层,通过增加输出层的神经元数来增加汉字的识别率。研究结果表明:经过图像增强和增加输出神经元数的改进,对汉字进行识别,识别率达到了98.44%,相比较于其他汉字识别算法提高了3%～9%,从而证明了算法的可行性。