基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配

针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。     

连射航炮随动系统稳定控制策略研究

为了提高武装直升机持续高精度稳定射击能力,分析了机载航炮随动系统连发射击时所受负载扰动,设计了一种改进型负载转矩观测器,对系统冲击载荷进行实时观测,同时引入观测值作为电流环的前馈补偿。并将非奇异快速终端滑模控制应用于转速环,保证了系统收敛时间有限性,抑制了系统抖振,提高了系统抗扰动能力。仿真结果表明,该仿真模型能模拟航炮随动系统连发射击状态,提出的控制策略不仅能提高系统稳态精度,而且能削弱冲击负载对航炮随动系统性能影响,增强了系统的稳定性。     

2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式（例如量子计算等）深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

改进蛙跳算法求解武器目标分配问题

针对武器目标分配问题,提出一种改进蛙跳算法来求解空间受限的武器目标分配。首先,基于武器目标分配原则建立多约束条件下武器目标分配模型,并将多目标优化问题转化为单目标优化问题;其次,采用基于非支配等级和拥挤度因子的精英选择策略改进初始种群的多样性和均匀度,提升算法最优解的质量;最后,通过合理的想定背景进行仿真计算,结果表明：该方法可有效平衡搜索时间和全局最优解质量,可作为编队防空作战时武器目标分配的一个不错选择,通过与SFLA算法和遗传算法进行比对分析,表明该算法相对SFLA算法求解的最优解质量高,相对遗传算法搜索效率高。     

非局部弹性杆固有频率的Ritz法求解

采用Ritz法求解了非局部弹性直杆的固有频率问题。非局部弹性理论与经典弹性理论相对应,区别在于非局部理论中,一点的应力与该点以及其周围区域的应变都有关,并采用核函数来表征这种相关性。基于Eringen提出的非局部弹性模型,针对三种给定核函数,用Ritz法进行了直杆的动力学分析。并针对两种边界条件给出直杆的固有频率,与其它方法比较,该方法具有可以针对多种核函数求解,精度可控,易于编程等优点。     

美国陆军官方网站多模态话语分析与军队形象建构

本文以Kress、Van Leeuwen和 Painter等学者的视觉语法理论为基础,从再现意义、互动意义和构图意义三个方面对美国陆军官方网站“相册”栏目进行多模态话语分析,挖掘网页的符号资源,探寻多模态语篇生成意义、传递信息和构建形象的具体机制。在此基础上,借助Halliday、Hasan、Bateman和Bhatia等学者的多模态语类分析理论,探究模态间的互动关系,分析网页的整体设计、语类特点和宣传手段等。研究发现,该网站通过象征意义、情感互动和显著性差异等手段,影响读者对美军的认知,引导读者对美军产生积极联想,从而回避现实问题,为美军塑造正面形象。在深入发掘网页的交际目的、结构潜势和互动机制的基础上,搭建多模态语类分析框架,揭示军事网站设计和社会文化背景的复杂关系,助力军队形象建设。     

发扬斗争精神推进党内政治文化建设

发扬斗争精神是习近平总书记反复强调的一个重要方法论,他指出:"我们在工作中遇到的斗争是多方面的,改革发展稳定、内政外交国防、治党治国治军都需要发扬斗争精神、提高斗争本领。"加强党内政治文化建设,是深入推进全面从严治党的重大战略部署,必须发扬斗争精神、提高斗争本领,坚持在斗争中固本培元、在斗争中抵御侵蚀、在斗争中解决问题,不断营造风清气正的政治生态,以党内政治文化建设强党兴党,推进实现思想建党、制度治党、文化强党的有机统一。