From Nationalism to Factionalism: Faultlines in the Naga Insurgency

Do ceasefires or peace talks create fragmentation in the insurgent groups? Rather than proposing claims that can offer predictions about armed groups behaviour under ceasefires or peace processes, the analysts tend to focus largely on the dynamics between state and non-state actor. The experts pay little attention to overtime changes in social and local political context which might contribute to propelling a rebel group towards fragmentation and factionalism. The present study intends to fill this gap by exploring the shifting role of public opinion and ethnic support for the peace talks to ascertain whether it can increase the likelihood of factionalism in rebel groups or not. This article applies this approach to the case of Naga National Movement (1947–2015) in India, and finds that the proposed variable appears to have increased the frequency of factionalism in the movement.     

改进IAHP-CIM模型的雷达组网探测能力评估方法

针对雷达组网探测能力的评估问题,采用鱼骨图法对影响雷达组网探测能力的多种因素进行梳理,得到结构层次清晰的指标评价体系。采用改进的区间层次分析—控制区间和记忆模型对该指标体系进行评估,具体方法是:运用区间层次分析法构造区间判断矩阵;利用蛙跳算法求解区间判断矩阵中满足最小一致性的确定性矩阵;利用控制区间和记忆模型来确定各指标的风险概率,实现指标体系的评估。以具体的案例为对象进行仿真实验,结果表明,所提评估方法有效,评估结论相对客观、可信,对雷达组网探测能力评估具有一定参考价值,从而为雷达组网的优化部署奠定良好基础。     

评估飞控系统的风洞虚拟飞行试验系统与关键技术

为向开展具体的风洞虚拟飞行试验技术提供引导,针对应用于飞控系统评估的风洞虚拟飞行试验系统及关键技术进行了分析。基于传统意义上的飞控系统评估方法的不足,分析风洞虚拟飞行试验应用于飞控系统评估的优势;按飞控系统常用的姿态控制回路及制导控制回路的组成形式,介绍风洞虚拟飞行试验系统方案与工作原理,详细分析它与半实物仿真系统的差异;分析风洞虚拟飞行试验应用于飞控系统评估需解决的关键技术问题,包括风洞虚拟飞行试验评估方法、飞行器模型设计技术、飞控系统改进技术及模型支撑技术。     

基于警报关联的威胁行为检测技术综述

基于警报关联的网络威胁行为检测技术因其与网络上大量部署的安全产品耦合,且能充分挖掘异常事件之间的关联关系以提供场景还原证据,正成为复杂威胁行为检测的研究热点。从威胁行为和网络安全环境的特点出发,引出威胁行为检测的应用需求和分类,介绍基于警报关联的威胁行为检测的基本概念和系统模型;重点论述作为模型核心的警报关联方法,并分类介绍了各类典型算法的基本原理和特点,包括基于因果逻辑的方法、基于场景的方法、基于相似性的方法和基于数据挖掘的方法;并结合实例介绍了威胁行为检测系统的三种典型结构,即集中式结构、层次式结构和分布式结构;基于当前研究现状,提出了对未来研究趋势的一些认识。     

稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略

针对现有神经网络加速器在处理稀疏神经网络时存在的数据加载效率低、乘加资源利用率低、输出缓存寻址逻辑复杂等问题,提出了稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略。将属于同一输入通道的非零输入特征图像数据和非零权重进行全对全乘累加运算,降低了非零数据配对难度,提高了乘加资源利用率;通过采用输入驻留计算,以及密集型循环加载特征图像数据,大幅减少了数据片外调取次数;优化了输出缓存设计,解决了现有方案中存在的输出缓存地址访问争用、存储拥塞等问题。实验表明,与采用类似架构的细粒度脉动加速器相比,在处理单元面积上减少了21.45%;在数据加载速度方面平均提高了117.71%在平均乘法器利用率方面提高了11.25%,达到89%。     

基于飞行仿真的近地告警包线计算

TSO-C151b标准中近地告警包线为通用模型设计,未结合飞机的自身特性。为精确给出飞机过大下降速率告警包线,通过结合飞机自身气动特性和操纵特性,分析告警机理,建立飞机六自由度仿真程序。依据飞机发动机数据、气动力数据、质量特性数据等,建立仿真模型及操作程序,实时模拟飞机各舵面的操作响应过程,以及飞机的运动姿态和飞行轨迹,计算飞机在不同下降速率时拉起的损失高度,设计近地告警包线。实际试飞数据验证了模型设计合理,计算结果准确。同时,将仿真计算得出的告警包线与TSO-C151b对比,给出适用于飞机的近地告警包线使用建议,保证飞机飞行安全。     

分段履带式水陆两栖车减阻增速试验及数值仿真

为了研究分段履带式水陆两栖车的水动力性能,实现减阻增速,将尾翼板安装到水陆两栖车的方艉部,并开展了水池试验和仿真研究,两者的研究结果具有较好的一致性。通过仿真研究了车体的纵向重心位置、尾翼板的长度和角度对水陆两栖车阻力性能的影响,并分析了阻力成分的变化趋势。研究结果表明:车体纵向重心位置在540～560 mm 时,车体所受水阻力最小;在速度为3～5 m/s时,长度为156 mm,与水平面夹角为10°的尾翼板减阻效果最明显,相比于原裸车体的阻力,减阻率达到34.3%;加装尾翼板可以增加车体的尾部中空区长度,相当于增加了水线长,增大了长宽比。该研究表明:适当调节重心位置和优化尾翼板参数,可以有效实现水陆两栖车的减阻增速。     

多核贝叶斯优化的模型决策树算法

构造模型决策树时超参数较多,参数组合复杂,利用网格搜索等调参方法将会消耗大量的时间,影响模型性能的提升。提出了一种多核贝叶斯优化的模型决策树算法,该算法为应对不同分类数据特性,采用三种高斯过程建模寻优,利用贝叶斯优化技术,选出最优的参数组合。实验结果表明,所提算法在参数寻优上要优于传统的模型决策树寻优方法,并且能够在迭代次数不多的情况下找到全局最优参数值,在一定程度上提升了算法的分类性能,节省了大量的调参时间。     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

伞衣优化设计对群伞系统气动特性的影响分析

随着载人航天、深空探测等航天任务的蓬勃发展,航天器回收载荷质量大幅提高,以单具降落伞为功能核心的传统减速系统已不能满足大质量回收载荷日益提高的迫切要求,发展群伞减速着陆系统是实现大载重航天器高效减速和无损着陆要求的发展方向。本文采用数值模拟手段对群伞系统的气动特性开展仿真研究,结合环帆伞构型优化设计,分析了多种构型下群伞系统的气动特性。通过对仿真结果进行流场分析和数据对比发现,开窗/开缝设计既能够确保群伞系统具有良好的阻力特性,又能够维持群伞系统的工作稳定性,避免单伞之间由于受力而发生碰撞现象。采用数值仿真手段不仅可以提高降落伞研制效率,降低研发成本,也为设计人员掌握群伞系统的工作原理、促进降落伞设计理论发展提供了有力保证。