区域和参数化可靠性灵敏度指标及其解法

针对基于方差的全局可靠性灵敏度指标,分别提出基于方差的区域和参数化可靠性灵敏度指标,以衡量输入变量的取值区域发生变化时或输入变量的方差减小时整个输入变量系统对失效概率不确定性贡献的变化情况。然后从Pearson相关系数的视角分别将所提指标表述成无条件失效域指示函数与固定某一随机输入时的条件失效域指示函数之间的相关系数。在此转换的基础上,提出基于Pearson相关系数的两种求解方法,一种采用蒙特卡洛方法重复抽样进行循环计算,另一种借鉴重要抽样的思想。功能函数的计算样本可重复使用而不增加任何额外的计算代价,故后者大大提高了求解所提区域和参数化灵敏度指标的计算效率。算例结果验证了所提指标的合理性,同时也证明了所提方法的准确性与高效性。     

低错误平层数列分割移位低密度奇偶校验码构造算法

为降低LDPC(低密度奇偶校验码)码错误平层,提出一种基于环分类搜索的APPS-LDPC(数列分割移位的LDPC)码构造算法。该算法具有码长、码率和列重的任意可设性,同时该类码的Tanner图围长至少为8。循环移位因子可以通过简单的代数表达式描述,从而降低内存需求。仿真结果表明,当误码率达到10-5时,APPS-LDPC码(496,248)相对于PEG-LDPC(渐进边增长LDPC)码获得了约1.9 d B的性能提升;随着信噪比的升高,两条译码性能曲线之间的差距将更大。此外,列重为3的APPS-LDPC码(6144,5376)在信噪比4.6 d B以后并未出现明显的错误平层。该构造算法与PS-LDPC码相比,在误码率达到10-8时大约获得0.25 d B增益;与围长为4和6的PEG构造算法相比,在错误平层区域其译码性能极优;同时相较于此两者,其构造复杂度和耗时也展现出一定优势。通过基于Tanner图的诱捕集分析方法,统计APPS-LDPC码(496,248)中由8环组成的部分小型诱捕集并不存在,从而证明了其错误平层降低的原因。     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

临空高超声速飞行器目标特性分析

临空高超声速飞行器经过几十年的发展,已经从概念原理探索阶段进入到成果应用阶段,其军事潜力和作战效能日益凸显。主要以美军高超声速无人飞行器、空天飞机和高超声速巡航导弹为研究对象,从临空高超声速飞行器的运动特性、电磁特性和红外特性3个方面展开论述,同时结合典型目标进行建模仿真分析;着重探讨了目标特性对未来作战性能的影响。临空高超声速飞行器目标特性的分析研究,为新型防空体系的构建提供了参考,为未来探测跟踪拦截此类目标奠定了基础。     

基于引导员负荷的指挥引导容量评估

针对目前传统指挥引导容量评估不准确的问题,通过对空战指挥引导容量与引导员负荷的综合分析,提出了基于引导员负荷的指挥引导容量评估方法。基于引导员负荷重新定义了指挥引导容量,给出了引导员负荷的确定方法,并建立了指挥引导容量评估模型。最后对某指挥机构进行实例评估,评估结果表明所提出的指挥引导容量评估方法将评估误差控制在1批之内。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

针对舰船目标高分辨距离像的特征选择方法

为了提高基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别率,首先通过目标区域提取来解决HRRP的幅度敏感性和平移敏感性的问题;然后根据传统的特征提取方法,提取出15个较好的特征进行多特征综合识别;最后在基于Fisher准则的特征选择方法上进行改进,提出了一种基于特征互补性的特征选择方法,选择一个最优特征子集。通过仿真实验验证了提出的特征选择方法,同时选择出一个最佳分类器。     

基于知识的敏捷指挥控制系统演化方法

为提升指挥控制系统应对变化的能力、解决当前指挥控制系统敏捷演化的难点问题,提出了基于知识的敏捷指挥控制系统演化方法。结合领域知识,对上下文和指挥控制规则进行建模,给出了实现敏捷指挥控制的知识推理方法和基于知识的敏捷指挥控制系统演化机制,为指挥控制系统敏捷演化奠定了基础。最后,试验验证该方法能有效提升指挥控制系统敏捷演化水平。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

The fertile ground of Hell’s carnival: Charles T. R. Bohannan and the US Army’s Counter Intelligence Corps’ investigations of war criminals,collaborators, and the Huk,in the Philippines 1945–1947

Insurgencies thrive in regions where government legitimacy is absent. In the post-war Philippines, Captain Charles T. R. Bohannan of the Army’s Counter Intelligence Corps became actively aware of this dynamic. Bohannan is best known for his later work with Edward Lansdale and Ramon Magsaysay in defeating the Huk Rebellion (1950–1954). Here the author examines Bohannan’s early investigative work against Japanese war criminals, wartime Filipino collaborators, and the rising threat of communist subversion most associated with the Huk. All of these experiences fed into what would be the successful campaign against the Huk, chronicled in his seminal work, Counter Guerrilla Operations: The Philippines Experience, and offers lessons on the investigative (as opposed to tactical or psychological) nature of effective counter-insurgency work, as it relates to both legitimacy in governance and the rise of insurgencies.