通用装备机液系统综合检测试验平台综合信息管理系统设计与实现

探讨了通用装备机液系统综合检测试验平台综合信息管理系统在网络和功能结构、信息处理流程、数据分类和数据结构、数据传输接口等方面的设计方法,该设计方法在通用装备机液系统综合检测试验平台综合信息管理系统项目中进行了应用,取得了良好效果,为类似的综合管理信息系统的设计探索了一条有效的路径。     

A misclassification cost‐minimizing evolutionary–neural classification approach

Machine learning algorithms that incorporate misclassification costs have recently received considerable attention. In this paper, we use the principles of evolution to develop and test an evolutionary/genetic algorithm (GA)‐based neural approach that incorporates asymmetric Type I and Type II error costs. Using simulated, real‐world medical and financial data sets, we compare the results of the proposed approach with other statistical, mathematical, and machine learning approaches, which include statistical linear discriminant analysis, back‐propagation artificial neural network, integrated cost preference‐based linear mathematical programming‐based minimize squared deviations, linear integrated cost preference‐based GA, decision trees (C 5.0, and CART), and inexpensive classification with expensive tests algorithm. Our results indicate that the proposed approach incorporating asymmetric error costs results in equal or lower holdout sample misclassification cost when compared with the other statistical, mathematical, and machine learning misclassification cost‐minimizing approaches. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.     

模糊综合评判在战斗损伤评估中的应用

应用模糊综合评判对某型火炮的试验数据进行了初步分析,通过聚类分析得出了该型火炮的易损部件(战斗损伤),以及参加试验的6门火炮的损伤等级。计算结果表明,在战损评估中应用模糊数学的方法是可行的。     

中红外光谱在润滑油分类识别中的应用

由中红外光谱能够获得不同种类润滑油的组成与结构信息.分别用聚类分析法和主成分分析法提取润滑油的中红外光谱信息,对齿轮油、内燃机油和液压油这3大类共113个润滑油样品进行了分类识别.采用系统聚类法对其进行分类,比较了不同类间距离、样品间距离和光谱区间对聚类分析结果的影响.采用主成分分析法对齿轮油、内燃机油、液压油及不同黏...     

机场道面润滑软毁伤抢修评估与分级

机场道面软毁伤抢修评估与分级是制定抢修预案和指挥员决策的重要依据,也是抢修组织与实施的量化基础.以润滑软毁伤为例,着重研究机场道面遭受润滑软毁伤后的抢修评估,提出了单一毁伤指标的定性抢修等级划分.结合吻合度模型,建立了以军事指标、毁伤指标、修复指标为宏观指标的定量抢修分级模型,并且通过算例验证分级的可行性和快捷性.所研...     

扩展信念网络模型的军事情报检索系统设计

着眼信息化战争条件下军事情报分类、处理困难的现实,在深入分析军事情报检索系统特点基础上,提出一个基于分类的自动存储和利用查询术语同义词关系扩展信念模型的检索军事情报检索原型系统,详细描述了其存储和检索设计思路.     

利用多时间尺度卷积的视频行为识别网络

基于2D的行为识别网络通常融合多张视频帧的分类结果识别不同的行为,但其在卷积过程中缺少对时空特征提取。针对该问题,基于时间位移模块(temporal shift module,TSM)的思想设计了一组多时间尺度卷积,包含不同设计的卷积核以提取融合不同时间尺度的时空信息。通过控制多时间尺度卷积嵌入ResNet50网络的位置及其模块的参数设置,寻找最优的基于多时间尺度卷积的行为识别网络。使用PyTorch深度学习框架训练模型,在大型开源数据集Something-Somethingv2上进行了实验研究。结果表明,基于多时间尺度卷积的行为识别网络对行为识别准确率达到了59.47%,优于TSM等网络。     

基于MRF模型和人工神经网络的遥感图像分类综合方法研究

本文总结了提高计算机遥感信息分类精度的四个有效途径，据此提出了基于三维Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络模型的遥感信息分类及平滑处理综合技术。实验表明，该方法可明显提高森林类型划分、土地利用调查等遥感应用专题的分类精度。     

f 壳层耦合态的完全分类与准旋标量算符本征值

本文用二次量子化方法,对l壳层引进准旋、自旋、轨道为(1/2,1/2,l)阶不可约张量的产生-湮灭算符b_(qsm)~(1/2 1/2 t),由4个这种算符按下式耦合成准旋、自旋、轨道标量算符, (?)Y (K_1,k_2,k_3) 与准旋、自旋、轨道算符对易,可用于对耦合态进一步分类。利用Y(k_1,k_2,k_3)与准旋、自旋、轨道算符的适当结合,本文给出了对f壳层完全分类的算符(组),给出了与G.Racah对f壳层分类一致的算符组。     

基于概率分布的硬件木马检测特征选择方法

针对基于旁路信号分析的硬件木马检测中存在的高维以及信号冗余度高等问题,寻求一种特征选择方法在降维、降低冗余度方面的可行性,通过考虑样本概率的分布情况,提出了一种以散度和Bhattacharyya距离作为可分性判据的特征选择方法。首先分析了旁路信号的特征选择问题,然后阐述了基于散度和Bhattacharyya距离的可分性判据,最后在FPGA中植入硬件木马,采用K-L方法进行实验,通过对样本特征选择前后的检测效果发现,这种特征选择方法不仅有助于分辨"金片"与含木马的待测芯片间旁路信号的统计差异,而且与分类错误率建立联系,更好地实现了硬件木马的检测。