二元论下行为概念的分层建构

行为在犯罪论体系中具有重要地位,行为概念本身也具有限定、统一和结合的机能。存在论立场得出的概念难以涵纳过失行为和不作为行为,而以价值论为立场得出的概念虽然具有更强的解释力,但缺乏对象性的客体事实,难以实现刑法的保障机能。以存在论和价值论的哲学联系为出发点,以可控制条件说为内核,从事实层面到价值层面建构不同外延的行为概念更有利于发挥行为概念的各种机能,也有利于维护刑法的基本原则,适应理论和实践的需要。     

基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别

针对高分辨距离像的特点,应用双谱与SVM研究高分辨雷达目标识别问题。提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。该方法选择具有最强鉴别能力的积分双谱构成局部积分双谱特征,基于局部积分双谱进行距离像特征提取,然后应用支持向量机对提取的特征进行分类识别。利用四种局部积分双谱的目标识别仿真实验结果表明,提出的方法具有良好的分类性能。     

无监督特征学习的人体活动识别

针对人的局限性可能会导致在提取特征中丢失重要信息,从而影响最终的识别效果问题,提出无监督特征学习技术的惯性传感器特征提取方法。其核心思想是使用无监督特征学习方法学习多个特征映射,再将所有特征映射拼接起来形成最终的特征计算方法。其优点是不会造成重要信息的损失,而且可以显著减少所使用的无监督特征学习模型的规模。为了验证所提出的特征提取方法在活动识别中的有效性,运用一个公开的活动识别数据集,使用三种常用无监督模型进行特征提取,并使用支持向量机进行活动识别。实验结果表明,特征提取方法取得了良好的效果,与其他方法相比具有一定的优势。     

基于卫星数据链路的飞机主动维修保障系统

基于北斗卫星数据链路,采用了"空-地"两级数据处理方式进行飞行参数在线判读、主动维修保障及安全监控系统的实时处理。分析了主动维修保障及飞机实时状态监控、北斗短报文系统的基本情况,并着重介绍了系统的总体结构和优势,以及包括机载部分、地面处理系统和北斗卫星数传装置三部分的工作原理和设备构成。     

PHM在空空导弹勤务保障中的应用

简要介绍了PHM概念和国内外研究现状,参照OSA-CBM模型,提出了空空导弹PHM系统结构,并阐述了各个模块的功能作用。分析了PHM技术应用于空空导弹贮存的效益和影响可靠性的因素,确定了监测参数,根据尺寸、成本等提出传感器选型要求,构建空空导弹包装箱状态监控系统。通过市场调查,确定了可用于状态监控系统的传感器类型,对未来应用于导弹内部的传感器系统提出了期待。     

矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

雷达目标高分辨距离像的特征提取及识别方法

本文首先应用ＴＬＳ－ＥＳＰＲＩＴ算法提取光学区高分辨雷达目标散射中心位置信息,并提出了“基于散射中心位置的相关匹配”目标识别算法,而后,证明了该算法相关匹配系数与所选择的基底无关以及算法的稳定性问题。最后,给出了五种飞机缩比模型的实验结果。     

主元分析法和模糊积分的航空发动机气路状态监测

航空发动机是一个大系统,由于结构复杂、工作条件恶劣等因素影响,对其进行有效地健康状态监测成为航空领域长期难以解决的关键技术之一。为有效监测航空发动机健康状态,以航空发动机气路系统为例,提出一种基于主元分析和模糊积分的航空发动机状态监测方法。首先,利用主元分析法提取发动机状态样本集的主元,对样本数据进行降维,实现样本的最优压缩。其次,利用BP神经网络和Elman神经网络对发动机状态信息的特征向量进行初步状态监测。最后,利用模糊积分对采用两种神经网络的初步监测结果进行决策层融合,从而有效地实现对航空发动机气路系统的状态监测。通过某型真实航空发动机验证表明,所提出基于主元分析和模糊积分的状态监测方法,能有效提高监测的准确度,满足航空发动机状态监测的实时性要求,具有良好的工程应用价值。     

全面深化改革必须立足于“最大取灭实际”

坚持和发展中国特色社会主义,全面建成小康社会,离不开社会主义初级阶段这个最大实际。同样,全面深化改革,实现中华民族伟大复兴的中国梦,也离不开当前中国的“最大实际”。我们必须坚持“最大实际”的社会主义原则,必须把握“最大实际”的崭新成就基础,必须注重“最大实际”的时代诉求,在新的历史起点上全面深化改革。     

雷达天线扫描方式的自动识别方法

为了对雷达天线扫描方式进行自动识别,改进开发了天线扫描方式模拟器,并分别研究了电子扫描和机械扫描的特征提取和识别方法。基于最大主瓣脉冲序列的特征参数实现电子扫描和机械扫描的区分,然后基于单个天线扫描周期脉冲序列的特征参数实现8种机械扫描方式的自动识别。仿真结果表明,本文方法能够区分一维电扫、二维电扫和机械扫描,并且采用支持向量机决策树对机械扫描方式的识别正确率高于决策树方法。