滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

利用最小二乘支持向量机求解潜艇内外磁场映射模型

为提高潜艇磁隐身能力,应对潜艇固定磁场进行实时监测,提出利用最小二乘支持向量机的潜艇内外磁场映射方法。结合内外映射法和最小二乘支持向量机原理,通过交叉验证优化模型参数,建立由内到外的潜艇磁场映射模型。以潜艇外部垂向固定磁场变化量为分析对象,仿真和实验结果均与标准值吻合良好。与径向基神经网络算法相比,该方法的泛化能力和推算精度有明显提高,且更符合工程实际,对闭环消磁技术的研究具有指导意义。     

COSMIC掩星电子密度廓线的质量检核

利用COSMIC掩星任务自2010年至2014年的电离层电子密度廓线,使用只考虑廓线自身特性的4种参数进行质量检核,并对廓线质量的时空分布进行分析。发现在廓线质量的空间分布上,廓线不合格率在高纬地区最高,其次是低纬地区,在中纬地区最低,这可能与电子密度分布在磁赤道附近存在赤道异常、两极地区的磁场强度最大有关。廓线质量的季节变化较明显,在南、北半球,冬、春两季的廓线不合格率均显著高于夏、秋两季。另外,廓线质量具有一定昼夜分布特性,不合格率白天明显较夜晚低,且在晨昏分界线上变化较大。合格廓线的电子密度峰值和峰值高度分布在磁赤道附近明显高于其他区域,呈现"双驼峰"现象。     

军民融合产业概念及范畴研究

军民融合产业概念及范畴不明确一直是困扰决策部门和研究部门的问题,影响了军民融合发展的顺利推进。本文在梳理总结军民融合产业概念及范畴的研究现状以及政府文件表述的基础上,认为军民融合作为一种发展模式,定义军民融合产业概念并非易事,但出于当前工作要求,需要相关管理部门整合力量,加强研究,尽快明确军民融合产业概念和范畴,构建科学合理的军民融合产业统计体系。     

大力弘扬改革创新时代精神 加快建设世界一流高等教育院校

习主席在庆祝改革开放40周年大会上的重要讲话,是新时代改革开放再出发的宣言书和动员令。学习贯彻习主席重要讲话精神,关键要全面推进学校深化改革创新,深刻认清弘扬改革创新精神对于建设世界一流高等教育院校的重大意义,牢牢扭住全面深化改革创新的主攻方向,科学处理深化改革创新的重大关系,既以顽强的战略定力坚定不移深化改革,又运用科学的工作方法积极稳妥地推进改革。     

虚拟现实在心理战中的应用及展望

虚拟现实是用虚拟的情境模拟现实的世界,通过虚拟的多维空间,使用户体验到身临其境的感觉。文章通过深度剖析虚拟现实的历史沿革、发展现状与技术特点,结合其在军事中的运用以及发展前景,提出虚拟现实能够对心理战参战人员的心理训练、战场环境模拟和心理战效果评估提供借鉴和支持。     

超低照度下微光图像增强神经网络损失函数设计分析

超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。     

A Question of ‘Government’ Control: Afghanistan DDR Programs Since 2001

Since the fall of the Taliban in late 2001, the Islamic Republic of Afghanistan (GIRoA), the United States, the United Nations, and the International Security Assistance Force (ISAF) have funded and led three different Disarmament, Demobilization, and Reintegration (DDR) programs. Despite a significant investment in time and treasure, all of them have failed to significantly reduce the number of insurgents or arbaki (militia). This article explores why these programs failed despite incorporating ideas from the prominent DDR schools of thought. Utilizing Stathis Kalyvas’ theory of The Logic of Violence in Civil War as a lens, this article argues that GIRoA and ISAF did not have sufficient control of territory to entice insurgents or arbaki to reconcile and/or reintegrate with the government. Further, in areas GIRoA nominally controlled in northern and western Afghanistan, regional powerbrokers who controlled these areas balked at these programs.     

结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型

针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型。全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成,局部项的构建考虑局部区域信息的同时引入反映图像灰度特性的局部熵信息。依据图像灰度的特点,选择合理的全局项和局部项参数,并加入正则项保证曲线在演化过程中保持平滑,保障分割结果的可靠性。通过变分水平集方法最小化能量泛函,依据梯度下降流迭代更新水平集,完成曲线演化。采用模拟图像和实际图像进行实验分析,结果表明,所提出的结合全局项和局部项的主动轮廓模型可以高效地分割噪声严重以及灰度分布不均匀的图像。