异步非平稳干扰抑制方法

为解决单通道条件下异步非平稳干扰抑制问题,提出基于数据驱动的稀疏分量分析干扰抑制方法,旨在从接收到的混叠信号中恢复期望信号。该方法利用深度卷积神经网络对输入/输出端数据间的复杂映射关系的强大建模能力,实现了目标信号稀疏域的自适应选择、稀疏域中目标信号稀疏表示的自适应学习以及目标信号的自动恢复。与以往干扰抑制算法不同,所提方法在时域上完成了“端到端”的信号波形恢复,且对混叠观测无先验要求,相比现有方法更具普适性。仿真实验验证了所提干扰抑制方法在不同环境噪声和干扰信号强度及泛化测试条件下的有效性,对干扰的抑制性能显著优于现有算法。     

基于稀疏贝叶斯学习的扩展目标雷达关联成像*

雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,是一种高分辨凝视成像方式。传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该算法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该算法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

基于不稳定性采样的主动学习方法

传统的主动学习方法往往仅基于当前的目标模型来挑选样本,而忽略了历史模型所蕴含的对未标注样本预测稳定性的信息。因此,提出基于不稳定性采样的主动学习方法,依据历史模型的预测差异来估计每个未标注样本对提高模型性能的潜在效用。该方法基于历史模型对样本的预测后验概率之间的差异来衡量无标注样本的不稳定性,并挑选最不稳定的样本进行查询。在多个数据集上的大量实验结果验证了方法的有效性。     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

决策树报文分类算法

报文分类是网络的基本功能,研究人员在过去二十年提出了众多解决方案,其中决策树报文分类算法由于吞吐量高、适用于多字段、可流水线化等特点受到了广泛关注和深入研究。本文介绍了决策树算法最新研究成果,阐述了决策树报文分类算法的几何意义、常用技术和测试基准,从节点切割技术和规则集分组技术两个维度对决策树算法进行了系统分析和归纳。针对两类常用的决策树构建技术介绍了其中的典型算法,对比了各种典型算法的设计思路和特点,分析了它们的适用场景。总结并展望了决策树算法的下一步研究方向。     

民汉大学生自主性学习对比研究——以新疆财经大学民汉学生为例

自主学习是大学生除课堂学习之外最主要的学习形式,也是提高大学生自身素质的重要手段。新疆是多民族聚居地区,民汉大学生学习融合成为新疆教育的一大特色。在学习融合的过程中,民汉学生的自主性学习是否存在差异,成为关注的内容。本文通过调查问卷的形式,对民汉大学生的自主性学习的现状与影响因素进行了对比研究,发现民汉大学生自主学习差异不大,根据问卷调查的情况,提出了加强民汉大学生自主学习的建议。     

The effect of deployment on first‐ and second‐term re‐enlistment in the US active duty force

Why should deployment affect re‐enlistment? In our model, members enter the military with naïve beliefs about deployment and use actual deployment experience to update their beliefs and revise their expected utility of re‐enlisting. Empirically, re‐enlistment is related to the type and number of deployments, consistent with the learning model. Non‐hostile deployment increases first‐term re‐enlistment but hostile deployment has little effect except for the Army, where the effect is positive. Both types increase second‐term re‐enlistment. Interestingly, first‐term members with dependants tend to respond to deployment like second‐term members. In addition, deployment acts directly to affect re‐enlistment, not indirectly through time to promotion.     

Asymptotic analysis of periodic policies for the inventory routing problem

In this article, a distribution system is studied where the sum of transportation and inventory costs is to be minimized. The inventory holding cost is assumed to be the same for all retailers. A fixed partition (FP) periodic policy is proposed with tight asymptotic worst‐case performance of 3/2 with respect to the best possible policy. This bound cannot be improved in the class of FP periodic policies. In partition‐based PB policies, the retailers are first partitioned into sets and then the sets are grouped in such a way that sets of retailers within a group are served together at selected times. A PB periodic, policy is presented with tight worst‐case asymptotic performance of with respect to the best possible policy. This latter performance improves the worst‐case asymptotic performance of of the previously best known policy for this problem. We also show that the proposed PB periodic policy has the best worst‐case asymptotic performance within the class of PB policies. Finally, practical heuristics inspired by the analyzed policies are designed and tested. The asymptotic worst–case performances of the heuristics are shown to be the same of those of the analyzed policies. Computational results show that the heuristics suggested are less than 6.4% on average from a lower bound on the optimal cost when 50 or more retailers are involved. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 00: 000–000, 2013     

学习策略在地理学习中的运用

有效学习方法能提高学生的学习效率,在中学地理学习中,掌握一定的学习策略是很有必要的。本文重点介绍了选择性注意策略、组织学习策略、构建整体结构策略、解决问题的思维策略四种简单而行之有效的学习策略,对提高学生学习地理的能力和效率均有一定帮助。     

学习迁移理论指导下的分层式课堂活动研究

在大学的英语课堂,学生在课堂活动中的有效参与直接影响到教学效果。这就要求教师以创新的教学方式来提高学生的参与度和主动性。以学习迁移理论为依据,提出分层次实施课堂教学活动,阐释了分层式课堂活动的设计与应用,对其优势进行了分析,以期对贯彻“因材施教”教学理念起到参考作用。