基于RNN汉语语言模型自适应算法研究

深度学习在自然语言处理中的应用越来越广泛。相比于传统的n-gram统计语言模型,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建模技术在语言模型建模方面表现出了极大的优越性,逐渐在语音识别、机器翻译等领域中得到应用。然而,目前RNN语言模型的训练大多是离线的,对于不同的语音识别任务,训练语料与识别任务之间存在着语言差异,使语音识别系统的识别率受到影响。在采用RNN建模技术训练汉语语言模型的同时,提出一种在线RNN模型自适应(self-adaption)算法,将语音信号初步识别结果作为语料继续训练模型,使自适应后的RNN模型与识别任务之间获得最大程度的匹配。实验结果表明:自适应模型有效地减少了语言模型与识别任务之间的语言差异,对汉语词混淆网络进行重打分后,系统识别率得到进一步提升,并在实际汉语语音识别系统中得到了验证。     

基于数据场的作战单元价值评估模型

作战单元价值是目标选择的重要依据。根据作战单元在作战体系中的效用和影响,提出作战单元的属性价值和级联价值及其量化方法,利用层次分析法和数据场理论,分别评估作战单元的属性价值和级联价值,建立作战单元价值评估模型,并进行仿真分析,验证该评估模型的有效性。     

A characterization of optimal base‐stock levels for a multistage serial supply chain

In this article, we present a multistage model to optimize inventory control decisions under stochastic demand and continuous review. We first formulate the general problem for continuous stages and use a decomposition solution approach: since it is never optimal to let orders cross, the general problem can be broken into a set of single‐unit subproblems that can be solved in a sequential fashion. These subproblems are optimal control problems for which a differential equation must be solved. This can be done easily by recursively identifying coefficients and performing a line search. The methodology is then extended to a discrete number of stages and allows us to compute the optimal solution in an efficient manner, with a competitive complexity. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 32–46, 2016     

维和警察防暴队迎战原则探析

维和警察防暴队在海地任务区遇到很多实际问题。在执勤执法中灵活运用迎战原则,探讨维和警察防暴队迎战原则的法律依据、行动授权和执行程序,总结在任务区复杂多变的情况下维和警察防暴队如何依托国际法规,合理运用迎战原则,有效使用武力授权,合法利用武器装备,严格遵守执行程序的措施和方法,对于完成维和任务具有一定的指导作用。     

消防安全重点单位网格化管理的实践与思考

简要分析了消防安全重点单位监管模式的变化,剖析了消防安全重点单位监管工作中存在的问题,研究探讨了消防安全重点单位建立消防监督大网格、行业检查中网格、单位内部小网格三级网格监管机制,实行消防安保队伍区域联防、建筑消防设施远程监控的实践及运用。     

面向计算流体力学的图形处理器资源管理

针对求解计算流体力学过程中图形处理器资源利用率低的问题,提出面向计算流体力学的图形处理器资源优化管理方案。基于计算流体力学的算法特性和同时运行任务的执行特点,设计合理的调度方案。通过动态改变不同任务的启动规模和启动时间,在减少资源竞争的同时提高图形处理器资源的有效使用。实验结果表明:本文提出的资源管理方案相比基线方法在不同任务规模下的平均加速比达到 1.64,对图形处理器的硬件资源使用也有了显著的提升。     

联合作战中作战单元决策演化博弈研究

利用演化博弈理论,探讨了联合作战中担负相同作战任务的作战单元间其策略选择根据利益变化的演化过程,建立了复制动态方程并求得平衡点解,通过复制动态的相位图直观反映了博弈的演化稳定策略,并通过Malab软件对作战单元策略选择与收益关系进行了仿真,其行为选择的演化结果与相位图展示具有一致性。研究结论表明,收益大小及变化是作战单元策略改变的重要依据,最后针对提高作战单元间的策略稳定性提出对策建议.     

某型导弹检测仪快速检校研究

针对某型导弹检测仪采用手动检测与校正致使校验仪器多、操作复杂、效率低等问题,分析了该导弹检测仪需检校的参数和硬件资源,提出了导弹检测仪快速检校系统总体方案,开发了基于C8051F040单片机的导弹检测仪快速检校系统,研究了导弹检测仪快速检校的方法。该快速检校系统能够提高导弹检测仪检校的速度和效率,对提高该装备的快速保障能力具有重要意义。     

基于多目标约束的基本保障单元人力资源优化研究

针对装备维修工作中基本保障单元的人员优化问题,在维修过程中为保证以最少的人员在最短的时间内完成预定的维修任务,分析了修理工期与人员数量的关系,应用多目标约束理论建立了工期人员优化的多目标数学模型,通过预处理将模型转化为路径组合优化问题,并用改进的蚁群算法对模型的求解进行了研究,最后通过实例验证了优化模型及求解方法的有效性和实用性。     

车辆装备保障分队单兵训练质量组合评价分析

针对当前部队车辆装备保障分队单兵训练质量评价中所存在的问题和不足,综合运用集对分析一四元联系数理论、马尔可夫链模型和熵权双基点法,尝试提出一种新的评价分析方法——SHE组合评价分析法,排除单兵原有基础差异对年度训练考核成绩的影响,考虑评价对象之间的情感因素和分队训练条件对单兵训练质量的影响,从而使评价显得更加客观、公正和公平．最后,结合算例,分析说明了此方法的具体应用．