多模态交叉解耦的少样本学习方法

当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个属性差异较大的基准少样本数据集MIT-States和C-GQA上进行的大量实验表明,所提方法较现有方法有较大的性能提升,充分验证了方法的有效性,表明多模态交叉解耦的少样本学习方法能够提升识别少量测试样本的分类性能。     

试论信息化条件下谋略思维特征的变化

谋略是人脑对客观事物的主观反映.战争形态、作战模式、战场环境等的转变必然引起谋略思维的变革.信息化战争中谋略思维特征将呈现出"对抗性软化、协调性凸显、层次性模糊、概括性拓展"等新变化.     

基于前方交会的无人机对目标定位方法

针对目前无人机基于前方交会对目标定位精确度低,提出了一种基于前方交会的无人机航摄影像定位方法。对所有航摄影像进行特征匹配,得到影像间关系。提出航线定向与坐标系建立法,来实现像空间辅助坐标系的自动建立。提出了基于图像变换关系的前方交会法,来实现目标点的三维定位。实验结果表明该方法能够自动解算航向,并且定位精准度较高。     

一种鱼雷电磁引信目标信号特征识别的新方法

描述了表征信号奇异性的Lipchitz指数方法,分析了小波变换检测信号奇异值的原理,结合鱼雷电磁引信目标信号的包络信号在到来和结束时刻以及在最大值点存在奇异值的情况,提出了一种识别包络信号的幅度变化率和持续时间特征的新方法。在Matlab环境中对该方法进行了仿真分析,结果表明:相比传统的模拟电路的识别方法,该方法识别精度高。     

简论一体化联合作战后勤保障体系的特征

后勤保障体系要素一体、后勤保障功能一体、后勤保障体系空间一体、后勤保障网络一体、后勤保障体系权责一体,是一体化联合作战后勤保障体系的基本特征。     

一种综合使用支持向量机和遗传算法的隐藏图像检测方法

提出了一种新的基于遗传算法和支持向量机的隐藏图像检测方法。用遗传算法进行图像特征选择,采用支持向量机作为分类器,将支持向量机的分类效果作为适应度函数值返回,指导遗传算法搜索最优的特征,移除图像的不相关特征和冗余特征,提高了学习效率。实验结果表明,与仅采用支持向量机分类但未进行特征选择的隐藏检测方法相比,本方法能有效地提升分类器性能。     

环境新闻在中国的发展及其特征简析

环境问题已经成为一大社会问题,环境新闻成为媒体和公众关注的焦点。国内环境新闻作为一个新兴的报道题材,已迅速闯进主要新闻传媒的主阵地,并逐渐成为与时政新闻、经济新闻、科技新闻等并驾齐驱的报道领域,成为各家传媒和记者争相采访报道的重要内容。本文从环境新闻的概念与产生入手,分析其在中国的发展。     

油料保障人员胜任特征评价模型研究

在回顾总结国内外胜任特征研究成果的基础上,采用职务分析法、BEI方法对118名油料保障人员进行了实际问卷调查,整理获得优秀油料保障人员胜任特征指标共24个.将这些特征编制likert5点量表,筛选出3类12项指标,构建了我军油料保障人员胜任特征评价模型,并进行了简单运用.研究结果可以为我军油料保障人员的选拔、评价提供理论依据.     

准确把握阶段性特征在新的起点上推进学院建设科学发展

科学分析了学院建设的形势,提出学院发展所处的阶段性特征主要体现为“四个时期”,即：教学任务的拓展期,教学质量的提升期,基本建设的再创业期,实现快速发展的机遇期。提出了围绕重点求突破,不断加快学院建设步伐,充分调动积极因素,高标准抓好工作落实的创新举措。     

基于深度森林的网络流量分类方法

随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。